自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁保定學院

《自然語言處理》2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、對于一個包含多種語言的文本數據集，要進行語言識別，以下哪種技術是關鍵的？（）A.字符編碼識別B.語言模型C.詞頻統計D.語法分析2、在命名實體識別任務中，以下哪種特征對于識別效果的提升有較大幫助？（）A.詞性特征B.上下文特征C.詞形特征D.以上都是3、對于問答系統中的語義匹配問題，以下哪種表示方法能夠更好地捕捉語義相似性？（）A.詞向量平均B.句子向量C.基于深度學習的語義編碼D.以上都是4、文本分類中的特征選擇對模型性能有重要影響。假設我們有一個包含大量特征的文本數據集，需要選擇最具代表性的特征來提高分類準確性。以下哪種特征選擇方法在處理高維度文本數據時可能更有效？（）A.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法效果相同，取決于數據特點5、自然語言處理中的語義角色標注用于確定句子中各個成分與動詞之間的語義關系。假設要分析一個句子的語義角色。以下關于語義角色標注的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以幫助理解句子的語義結構和事件的參與者B.通常基于詞匯、句法和語義等特征進行標注C.語義角色標注對于信息抽取和機器翻譯等任務有重要作用D.語義角色標注的結果是唯一確定的，不存在多種可能的標注方式6、在情感分析中，若要區分細微的情感差異，以下哪種模型能夠提供更精細的表示？（）A.淺層神經網絡B.深層神經網絡C.集成學習模型D.傳統機器學習模型7、在問答系統中，以下哪種技術能夠更準確地理解用戶的問題并給出相關答案？（）A.知識圖譜B.信息檢索C.語義解析D.以上都是8、在文本相似度計算中，若要考慮詞序和語法結構對相似度的影響，以下哪種方法更合適？（）A.基于句法樹的方法B.基于語義圖的方法C.基于深度學習的方法D.以上都不是9、信息抽取是從自然語言文本中提取有用的信息。假設要從一篇醫學報告中抽取患者的癥狀、診斷結果和治療方案等信息，以下關于信息抽取技術的描述，正確的是：（）A.手動編寫規則進行信息抽取能夠適應各種領域和文本類型的變化B.基于條件隨機場（CRF）的模型在序列標注任務中表現不佳，不適合信息抽取C.深度學習中的長短時記憶網絡（LSTM）結合命名實體識別和關系抽取技術，可以有效地從復雜的文本中抽取關鍵信息D.信息抽取只關注文本的表面形式，不考慮語義和上下文的理解10、關于自然語言處理中的對話管理，假設要設計一個智能客服的對話系統，能夠根據用戶的輸入進行合理的回應和引導對話。以下哪種策略在對話管理中可能更有效？（）A.基于模板的對話策略B.基于強化學習的對話策略C.基于規則的對話流程控制D.讓對話系統自由發展，不進行任何管理11、在自然語言處理的語音交互中，假設要實現一個智能語音助手，以下關于語音交互的描述，正確的是：（）A.語音識別的準確率是決定語音交互體驗的唯一因素B.自然語言理解模塊能夠準確理解各種口音和語速的語音輸入C.語音合成的質量只取決于所使用的語音庫，與算法無關D.結合語音識別、自然語言理解和語音合成技術，能夠實現流暢和智能的語音交互12、文本聚類是將相似的文本歸為一組。假設我們有大量的網絡論壇帖子，需要將它們自動聚類為不同的話題類別。以下哪種距離或相似度度量方法在文本聚類中通常被廣泛使用？（）A.歐氏距離B.余弦相似度C.曼哈頓距離D.杰卡德相似度13、在自然語言處理的領域適應問題中，當將一個訓練好的模型應用到新的領域時，需要解決模型的適應性和泛化能力。假設要將一個在新聞領域訓練的語言模型應用到科技論文領域，需要處理領域特定的詞匯、術語和語言風格。同時，要在有限的標注數據下進行模型調整。以下哪種領域適應方法在處理這種跨領域應用時更能提高模型的性能？（）A.直接使用原模型，不進行調整B.基于少量標注數據的微調C.利用無監督學習進行自適應D.重新訓練一個新的模型14、文本摘要旨在從長篇文本中提取關鍵信息，生成簡潔的摘要。假設要為一篇學術論文生成摘要，以下關于文本摘要方法的描述，正確的是：（）A.抽取式摘要方法簡單地從原文中選擇重要的句子組成摘要，能夠完整保留原文的語義和結構B.生成式摘要方法通過重新生成新的文本來構建摘要，容易出現語法錯誤和語義不一致C.結合抽取式和生成式的混合方法，既能保證摘要的準確性，又能提高摘要的靈活性和可讀性D.文本摘要只需要關注文章的開頭和結尾部分，中間內容不重要15、對于問答系統中的復雜問題理解，以下哪種技術能夠進行深入的語義解析？（）A.語義依存分析B.語義角色標注C.句法分析D.以上都是16、對于一個多語言文本的情感分析任務，以下哪種方法可以解決語言差異帶來的問題？（）A.使用跨語言模型B.分別對每種語言訓練模型C.進行語言統一轉換D.以上都可以17、信息抽取旨在從文本中提取有用的信息。假設要從一份醫療報告中抽取患者的癥狀和診斷結果。以下關于信息抽取的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過模式匹配、規則定義和機器學習等方法進行信息抽取B.信息抽取需要對文本的結構和語義有深入的理解C.抽取的信息可以用于構建數據庫、知識圖譜等D.信息抽取能夠從任何類型的文本中準確無誤地提取出所需的信息18、自然語言處理中，當進行文本分類時，以下哪種正則化方法常用于防止過擬合？（）A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.以上都是19、對于文本分類中的特征選擇，以下哪種方法能夠篩選出最具區分度的特征？（）A.卡方檢驗B.信息增益C.主成分分析D.以上都是20、對于文本分類中的小樣本問題，以下哪種技術能夠利用有限的數據進行有效學習？（）A.遷移學習B.元學習C.自監督學習D.以上都是21、當進行自然語言處理的預訓練模型微調時，例如在通用的預訓練語言模型基礎上針對特定任務進行調整。需要考慮模型的適應性和泛化能力。以下哪個因素可能對微調效果產生重要影響？（）A.選擇合適的微調數據集B.調整模型的超參數C.設計有效的訓練策略D.以上都是22、在自然語言處理中，句法分析用于確定句子的結構。假設要分析一個復雜句子的句法結構，以下關于句法分析的描述，正確的是：（）A.句法分析只對語法規則明確的句子有效，對于口語化和不規范的句子無法處理B.基于概率的句法分析模型能夠處理各種類型的句子，并給出最可能的結構，但可能存在一定的不確定性C.句法分析的結果對文本理解和機器翻譯等任務沒有實際作用D.句法分析不需要考慮詞匯的語義信息，只關注句子的語法形式23、當處理自然語言中的指代消解問題時，例如確定文中的“它”“他”“她”等指代的對象。需要綜合考慮上下文、語法和語義等多方面的信息。以下哪種方法可能有助于解決這個問題？（）A.基于規則的推理B.基于機器學習的分類C.利用深度學習模型進行預測D.以上都是24、信息抽取旨在從文本中提取有用的信息。假設要從一篇企業財務報告中抽取關鍵數據，以下關于信息抽取的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用命名實體識別技術來識別文本中的人名、地名、組織名等實體B.關系抽取用于確定實體之間的語義關系，如雇傭關系、所屬關系等C.信息抽取可以完全自動化完成，不需要人工干預和校對D.結合規則和機器學習方法能夠提高信息抽取的準確性和可靠性25、自然語言處理中，當需要對文本進行語法糾錯時，以下哪種方法能夠準確識別語法錯誤？（）A.基于規則的方法B.基于深度學習的方法C.兩者結合D.以上都不是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是自然語言處理中的倫理和社會問題，如算法偏見、數據隱私等，并說明如何解決這些問題。2、（本題5分）分析自然語言處理中對話系統的意圖識別的實現方法及應用場景。3、（本題5分）論述自然語言處理中知識圖譜的更新和維護方法及挑戰。4、（本題5分）分析自然語言處理中問答系統的準確率提升方法。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在電商廣告文案生成中，分析如何突出產品賣點，吸引消費者點擊和購買。2、（本題5分）分析自然語言處理中的分布式訓練技術，如何在多臺機器上協同訓練模型。3、（本題5分）分析自然語言處理中的多語言文本生成中的語言風格控制，如何生成特定語言風格的文本。4、（本題5分）對于社交媒體影響力分析中的文本因素，分析如何評估用戶文本對其影響力的貢獻。5、（本題5分）分析在自然語言生成的評價指標中，如BLEU、ROUGE等的優缺點，以及如何綜合使用多種指標評估生成質量。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）自然語言處理在智能安防領域有哪些應用？論述其在安全監控、報警信