2025年網(wǎng)絡(luò)編輯師考試網(wǎng)絡(luò)編輯人工智能與自然語(yǔ)言處理試卷(附答案)1.單項(xiàng)選擇題（每題1分，共20分）1.1在BERT預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中，下列哪一項(xiàng)任務(wù)用于捕捉句子級(jí)語(yǔ)義關(guān)系？A.掩碼語(yǔ)言模型（MLM）B.下一句預(yù)測(cè)（NSP）C.詞性標(biāo)注D.命名實(shí)體識(shí)別答案：B1.2使用Transformer架構(gòu)時(shí)，縮放點(diǎn)積注意力中縮放因子為：A.d_kB.√d_kC.1/√d_kD.d_model答案：C1.3在中文文本預(yù)處理中，對(duì)“新冠疫苗”進(jìn)行最大前向匹配分詞，詞典含“新冠”“冠”“疫苗”“新”，切分結(jié)果為：A.新/冠/疫苗B.新冠/疫苗C.新/冠疫苗D.新冠疫苗答案：B1.4編輯在微信公眾號(hào)后臺(tái)使用“自動(dòng)回復(fù)”功能時(shí)，若希望實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義匹配而非關(guān)鍵詞匹配，最適合接入的云端接口是：A.騰訊云自然語(yǔ)言處理·詞法分析B.阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)PAI·文本分類(lèi)C.百度UNIT對(duì)話理解D.華為云OCR答案：C1.5下列關(guān)于GPT3與GPT4的說(shuō)法正確的是：A.GPT3采用Decoderonly結(jié)構(gòu)，GPT4采用EncoderDecoder結(jié)構(gòu)B.GPT4支持圖像與文本多模態(tài)輸入，GPT3僅支持文本C.GPT3參數(shù)規(guī)模大于GPT4D.GPT4訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止2021年6月答案：B1.6在NLP評(píng)測(cè)指標(biāo)中，BLEU值計(jì)算主要基于：A.精確率B.召回率C.ngram共現(xiàn)頻率D.F1值答案：C1.7對(duì)新聞?wù)倪M(jìn)行摘要時(shí)，若采用TextRank算法，其圖模型中的節(jié)點(diǎn)通常對(duì)應(yīng)：A.句子B.詞語(yǔ)C.段落D.字符答案：A1.8下列哪一項(xiàng)不是HuggingFacetransformers庫(kù)中AutoTokenizer的常用參數(shù)？A.paddingB.truncationC.return_tensorsD.learning_rate答案：D1.9在構(gòu)建敏感詞過(guò)濾系統(tǒng)時(shí)，若需支持“拆分字+拼音+諧音”多重變形，最合理的組件組合是：A.Trie樹(shù)+AC自動(dòng)機(jī)+拼音哈希表B.樸素字符串匹配+正則C.SimHash+LSHD.TFIDF+余弦相似度答案：A1.10編輯使用AI生成標(biāo)題后發(fā)現(xiàn)存在“標(biāo)題黨”風(fēng)險(xiǎn)，可優(yōu)先開(kāi)啟下列哪項(xiàng)策略？A.提高topp采樣閾值B.引入情感極性約束lossC.增加repetition_penaltyD.調(diào)大beamsearch寬度答案：B1.11在中文BERT中，詞匯表文件vocab.txt里“[unused10]”表示：A.占位符，供用戶(hù)擴(kuò)展B.掩碼標(biāo)記C.句子分隔符D.未知詞答案：A1.12下列關(guān)于知識(shí)圖譜嵌入TransE的說(shuō)法正確的是：A.對(duì)1N關(guān)系效果優(yōu)于RotatEB.損失函數(shù)基于h+r≈tC.無(wú)法處理對(duì)稱(chēng)關(guān)系D.采用復(fù)數(shù)向量空間答案：B1.13在Finetune階段，若學(xué)習(xí)率過(guò)大，最可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)是：A.過(guò)擬合B.梯度爆炸C.災(zāi)難性遺忘D.梯度消失答案：C1.14對(duì)短視頻彈幕進(jìn)行實(shí)時(shí)情感分析，若要求延遲<200ms，最適合的部署方案是：A.云端大模型APIB.邊緣端輕量化CNN+蒸餾C.本地BERTbaseD.本地GPT4答案：B1.15在序列標(biāo)注任務(wù)中，CRF層相對(duì)Softmax層的優(yōu)勢(shì)是：A.捕捉全局標(biāo)簽轉(zhuǎn)移約束B(niǎo).降低參數(shù)量C.提高學(xué)習(xí)率D.支持多模態(tài)答案：A1.16下列哪項(xiàng)技術(shù)最適合檢測(cè)AI生成文章中的“事實(shí)性錯(cuò)誤”？A.對(duì)抗訓(xùn)練B.知識(shí)增強(qiáng)的生成驗(yàn)證（RAG）C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.標(biāo)簽平滑答案：B1.17在微信公眾號(hào)文章中插入“小程序卡片”時(shí)，卡片標(biāo)題由AI生成，若需保證標(biāo)題與正文主題一致性>0.85，可采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)是：A.BLEU4B.ROUGELC.MoverScoreD.Perplexity答案：C1.18下列關(guān)于LoRA微調(diào)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是：A.僅訓(xùn)練低秩矩陣B.可插入Attention層C.需要修改原始模型結(jié)構(gòu)D.降低顯存占用答案：C1.19在文本分類(lèi)任務(wù)中，若類(lèi)別極度不平衡，最適合的采樣策略是：A.隨機(jī)過(guò)采樣B.SMOTE文本版（如EDA）C.隨機(jī)欠采樣D.不處理答案：B1.20編輯使用AI生成配圖提示詞（prompt）時(shí)，若希望避免“手指數(shù)異?！?，應(yīng)優(yōu)先在提示詞中加入：A.“highresolution”B.“anatomicallycorrecthands”C.“8K”D.“trendingonArtStation”答案：B2.多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分；多選少選均不得分）2.1下列哪些方法可以有效降低大模型在生成新聞評(píng)論時(shí)的“毒性”？A.基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）B.引入毒性檢測(cè)器作為reward模型C.提高temperatureD.使用Prompt模板“請(qǐng)文明用語(yǔ)”答案：A、B、D2.2關(guān)于中文文本歸一化，下列哪些操作屬于合法步驟？A.全角轉(zhuǎn)半角B.繁體轉(zhuǎn)簡(jiǎn)體C.移除零寬空格D.大寫(xiě)數(shù)字轉(zhuǎn)阿拉伯?dāng)?shù)字答案：A、B、C、D2.3在構(gòu)建“新聞熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)”系統(tǒng)時(shí)，下列哪些特征可以用于聚類(lèi)？A.文本TFIDF向量B.發(fā)布時(shí)間戳C.轉(zhuǎn)發(fā)量D.命名實(shí)體集合答案：A、B、C、D2.4下列哪些技術(shù)可用于提升長(zhǎng)文檔（>8ktokens）的閱讀理解效果？A.Longformer稀疏注意力B.BigBirdC.滑動(dòng)窗口+層次融合D.直接截?cái)嗲?12tokens答案：A、B、C2.5在編輯室內(nèi)部部署“AI輔助寫(xiě)作”時(shí)，下列哪些做法符合《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》？A.公開(kāi)算法原理摘要B.提供關(guān)閉AI推薦選項(xiàng)C.記錄生成日志并保存≥6個(gè)月D.未經(jīng)審核直接發(fā)布AI內(nèi)容答案：A、B、C2.6下列哪些指標(biāo)可直接用于評(píng)估抽取式摘要？A.ROUGE1B.ROUGE2C.ROUGELD.BLEURT答案：A、B、C、D2.7下列哪些屬于PromptEngineering的基本原則？A.給出示例（Fewshot）B.明確輸出格式C.使用模糊指令以激發(fā)創(chuàng)造力D.添加角色設(shè)定答案：A、B、D2.8在微調(diào)BERT做情感分析時(shí)，下列哪些trick被證實(shí)有效？A.分層學(xué)習(xí)率B.對(duì)抗訓(xùn)練（FGM）C.標(biāo)簽平滑D.隨機(jī)替換標(biāo)簽答案：A、B、C2.9下列哪些操作可能導(dǎo)致模型泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)隱私？A.成員推理攻擊B.模型逆向攻擊C.提示詞注入D.梯度泄露答案：A、B、D2.10下列哪些開(kāi)源工具支持“中文拼寫(xiě)檢查”？A.pycorrectorB.BERTwwmext+CRFC.SoftMaskedBERTD.Kenlm答案：A、B、C3.填空題（每空2分，共20分）3.1在Transformer中，位置編碼（PositionalEncoding）的維度與__________相同。答案：詞向量維度d_model3.2當(dāng)使用ALBERT替換BERT時(shí)，為減少參數(shù)量，采用__________共享所有層參數(shù)。答案：跨層參數(shù)共享（或參數(shù)共享）3.3在中文BERT分詞器中，若出現(xiàn)未登錄詞“奆”，會(huì)被標(biāo)記為_(kāi)_________標(biāo)記。答案：[UNK]3.4編輯使用AI生成標(biāo)題后，若需自動(dòng)匹配封面圖，可將標(biāo)題送入__________模型獲得圖像embedding，再在圖庫(kù)中做最近鄰搜索。答案：CLIP3.5在GPT生成文本中，若重復(fù)出現(xiàn)“也就是說(shuō)”，可通過(guò)調(diào)整__________參數(shù)抑制。答案：repetition_penalty3.6在序列標(biāo)注任務(wù)中，BIO標(biāo)注體系中“BLOC”表示__________。答案：地名實(shí)體的開(kāi)始3.7若要將RoBERTazh部署到手機(jī)端，可采用的量化方案為INT__________。答案：83.8在新聞推薦場(chǎng)景，若需實(shí)時(shí)捕獲用戶(hù)短期興趣，可將最近N條點(diǎn)擊文本的embedding做__________池化后作為用戶(hù)瞬時(shí)向量。答案：平均（或max/mean，答任一即給分）3.9使用知識(shí)蒸餾時(shí)，教師模型輸出softtarget的“溫度”參數(shù)通常__________1。答案：大于3.10在DiffusionModel生成圖像時(shí)，若提示詞含“網(wǎng)絡(luò)編輯師”，需將“網(wǎng)絡(luò)編輯師”轉(zhuǎn)換為_(kāi)_________ID再送入模型。答案：token（或詞元）4.判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）4.1Word2vec訓(xùn)練時(shí)，若窗口固定為5，則每個(gè)中心詞最多考慮10個(gè)上下文詞。答案：√4.2在中文文本中，全角空格與半角空角的Unicode碼點(diǎn)相同。答案：×4.3使用Dropout時(shí)，推理階段需要手動(dòng)關(guān)閉Dropout并縮放權(quán)重。答案：√4.4GPT系列模型在訓(xùn)練階段使用了雙向注意力。答案：×4.5在文本分類(lèi)任務(wù)中，F(xiàn)1值一定小于準(zhǔn)確率。答案：×4.6編輯可直接將ChatGPT生成的財(cái)經(jīng)新聞發(fā)布，無(wú)需人工審核。答案：×4.7在Transformer中，MultiHeadAttention的head數(shù)必須整除d_model。答案：√4.8使用FGM對(duì)抗訓(xùn)練時(shí)，擾動(dòng)是加在embedding層。答案：√4.9在ROUGE指標(biāo)中，ROUGEL基于最長(zhǎng)公共子序列。答案：√4.10將BERT模型從FP32轉(zhuǎn)為FP16后，模型大小減半，推理速度一定翻倍。答案：×5.簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）5.1簡(jiǎn)述“掩碼語(yǔ)言模型（MLM）”在BERT預(yù)訓(xùn)練中的作用，并說(shuō)明其對(duì)下游任務(wù)的兩條優(yōu)勢(shì)。答案：MLM隨機(jī)遮蓋15%的詞，讓模型根據(jù)上下文預(yù)測(cè)被掩碼詞，使深層雙向表示得以訓(xùn)練；優(yōu)勢(shì)1：提升文本理解能力，緩解一詞多義問(wèn)題；優(yōu)勢(shì)2：為下游任務(wù)提供豐富語(yǔ)義特征，減少Finetune所需數(shù)據(jù)量。5.2編輯在發(fā)布AI生成的醫(yī)學(xué)科普文章前，需進(jìn)行哪些事實(shí)性核查步驟？請(qǐng)給出可落地的三條流程。答案：流程1：調(diào)用權(quán)威醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜（如DiseaseOntology）對(duì)疾病、癥狀、藥物三元組進(jìn)行一致性校驗(yàn)；流程2：采用RAG框架，將生成句子作為查詢(xún)，檢索PubMed中文摘要，計(jì)算召回片段與生成句子的蘊(yùn)含概率，低于閾值則標(biāo)記；流程3：引入有醫(yī)學(xué)背景的審核員對(duì)標(biāo)記句子進(jìn)行人工復(fù)核，確認(rèn)后出具審核報(bào)告。5.3說(shuō)明“梯度累積”如何在顯存受限的情況下實(shí)現(xiàn)大batch訓(xùn)練，并給出計(jì)算公式。答案：梯度累積將大批次拆分為m個(gè)小批次，每次前向反向后不清零梯度，而是累積；當(dāng)累積m次后執(zhí)行一次參數(shù)更新；等效batchsize=m×GPU實(shí)際batch；公式：θ_t=θ_{t1}η·∑_{i=1}^m?L_i，其中?L_i為第i個(gè)小批次的梯度。5.4列舉四種可用于中文文本數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，并說(shuō)明其適用場(chǎng)景。答案：方法1：同義詞替換（EDA），適用于短文本分類(lèi)；方法2：隨機(jī)插入，適用于魯棒性提升；方法3：拼音替換，適用于拼寫(xiě)糾錯(cuò)數(shù)據(jù)生成；方法4：回譯（中→英→中），適用于長(zhǎng)文本摘要。5.5解釋“災(zāi)難性遺忘”在模型連續(xù)學(xué)習(xí)中的表現(xiàn)，并給出兩種緩解策略。答案：表現(xiàn)：模型在新任務(wù)上訓(xùn)練后，舊任務(wù)性能大幅下降；策略1：ElasticWeightConsolidation（EWC），對(duì)重要參數(shù)加正則約束；策略2：經(jīng)驗(yàn)回放，保留舊任務(wù)少量樣本參與新任務(wù)訓(xùn)練。6.應(yīng)用題（共90分）6.1計(jì)算題（15分）某編輯室使用BERTbasezh做文本分類(lèi)，訓(xùn)練集含20萬(wàn)條樣本，平均長(zhǎng)度128tokens，batchsize=32，使用混合精度FP16，梯度累積步數(shù)=4。已知：1.顯存占用≈模型參數(shù)×2字節(jié)+激活值×序列長(zhǎng)度×隱藏層×批次×2字節(jié)；2.BERTbasezh參數(shù)量=110M；3.隱藏層768，層數(shù)12，注意力頭12，最大長(zhǎng)度128；4.激活值近似按每層輸出768維計(jì)算。求：?jiǎn)慰ㄓ?xùn)練所需顯存理論值（單位GB），并判斷24GB顯卡是否足夠。答案：參數(shù)顯存=110×10^6×2Byte=220MB；激活值顯存=層數(shù)12×序列長(zhǎng)度128×隱藏層768×等效batchsize128×2Byte=12×128×768×128×2=301989888Byte≈288MB；總顯存≈220+288=508MB；考慮臨時(shí)緩存與優(yōu)化器狀態(tài)×3≈1.5GB；24GB足夠。6.2分析題（15分）某門(mén)戶(hù)網(wǎng)站采用“AI寫(xiě)稿+人工審核”模式，上線一周后，用戶(hù)投訴“重復(fù)標(biāo)題”占比升高。請(qǐng)分析可能的三條技術(shù)原因，并給出對(duì)應(yīng)改進(jìn)方案。答案：原因1：topk采樣k值過(guò)大，導(dǎo)致高頻標(biāo)題模式重復(fù)；方案：動(dòng)態(tài)k=min(50,0.1×詞匯表大小)。原因2：Prompt模板固化，缺少隨機(jī)性；方案：引入多樣化模板池，每次隨機(jī)抽取。原因3：訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身含大量相似標(biāo)題，模型過(guò)擬合；方案：去重訓(xùn)練集，采用對(duì)比學(xué)習(xí)損失，鼓勵(lì)不同樣本表示遠(yuǎn)離。6.3綜合設(shè)計(jì)題（30分）設(shè)計(jì)一套“實(shí)時(shí)熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與AI摘要”系統(tǒng)，要求：1.支持每5分鐘從100家新聞網(wǎng)站爬取數(shù)據(jù)；2.去重率≥95%；3.熱點(diǎn)聚類(lèi)后自動(dòng)生成100字以?xún)?nèi)摘要；4.摘要事實(shí)性錯(cuò)誤率<2%；5.可水平擴(kuò)展至10臺(tái)服務(wù)器。請(qǐng)給出系統(tǒng)架構(gòu)圖（文字描述）、核心模塊、所用算法與評(píng)估指標(biāo)。答案：架構(gòu)：1.采集層：Scrapyredis分布式爬蟲(chóng)，統(tǒng)一調(diào)度；2.預(yù)處理層：SimHash+LSH去重，海明距離≤3判重；3.向量化層：Longformerzh編碼標(biāo)題+正文前256tokens，平均池化得向量；4.聚類(lèi)層：在線HDBSCAN，最小樣本5，ε動(dòng)態(tài)調(diào)；5.摘要層：每簇選5篇高權(quán)威源，抽取式TextRank+壓縮指針網(wǎng)絡(luò)生成100字；6.事實(shí)核查層：RAG檢索維基與權(quán)威媒體，蘊(yùn)含概率<0.8則標(biāo)記人工審核；7.存儲(chǔ)層：MongoDB+Elasticsearch；8.監(jiān)控層：Prometheus+Grafana，摘要錯(cuò)誤率實(shí)時(shí)看板。評(píng)估：去重率=1重復(fù)文章/總文章；事實(shí)錯(cuò)誤率=人工抽檢錯(cuò)誤摘要/總摘要；聚類(lèi)純度采用ARI；延遲<5分鐘。6.4編程題（30分）請(qǐng)用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于Transformer的“標(biāo)題黨檢測(cè)”微調(diào)腳本，要求：1.使用huggingfacetransformers；2.支持中文BERTwwmext；3.采用FocalLoss解決正負(fù)樣本不平衡（負(fù)：正=8:1）；4.輸出驗(yàn)證集F1；5.代碼需含數(shù)據(jù)加載、模型定義、訓(xùn)練循環(huán)、評(píng)估、保存最佳模型。（考生需手寫(xiě)完整可運(yùn)行代碼，以下給出參考答案）答案：```pythonimporttorch,json,random,numpyasnpfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromtransformersimportBertTokenizerFast,BertForSequenceClassification,AdamW,get_linear_schedule_with_warmupfromsklearn.metricsimportf1_scorefromtorch.nnimportBCEWithLogitsLossclassClickbaitDataset(Dataset):def__init__(self,path,tokenizer,max_len=128):self.data=[json.loads(l)forlinopen(path,encoding='utf8')]self.tokenizer=tokenizerself.max_len=max_lendef__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):t=self.data[idx]enc=self.tokenizer(t['title'],truncation=True,padding='max_length',max_length=self.max_len,return_tensors='pt')item={k:enc[k].squeeze(0)forkinenc}item['labels']=torch.tensor(float(t['label']),dtype=torch.float)returnitemclassFocalLoss(torch.nn.Module):def__init__(self,alpha=0.1,gamma=2.0):super().__init__()self.alpha=alphaself.gamma=gammadefforward(self,logits,target):bce=BCEWithLogitsLoss(reduction='none')(logits,target)p=torch.sigmoid(logits)p_t=ptarget+(1p)(1target)loss=bce((1p_t)self.gamma)alpha_t=targetself.alpha+(1target)(1self.alpha)loss=alpha_tlossreturnloss.mean()deftrain(model,loader,optimizer,scheduler,loss_fn,device):model.train()forbatchinloader:batch={k:v.to(device)fork,vinbatch.items()}out=model(input_ids=batch['input_ids'],attention_mask=batch['attention_mask'],labels=None)logits=out.logits.squeeze(1)loss=loss_fn(logits,batch['labels'])loss.backward()torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),1.0)optimizer.step()scheduler.step()optimizer.zero_grad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