人工智能應用基礎 習題及答案 項目5練習題_第1頁
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文檔簡介

5.7項目練習一、選擇題1.將原始文本轉換為計算機可以有效處理的格式，不包括下列哪個過程？（B）。A.預處理B.采樣C.分詞D.編碼2.預處理后的文本需要拆分為單詞，也稱為什么？（A）。A.tokenB.樣本C.wordD.分詞3．詞嵌入技術的主要作用是什么？（A）A.將單詞轉換為具有語義的向量B.將句子轉換為圖像C.統計單詞數量D.將文本編碼為二進制代碼4.句子由多個單詞組成，可以將句子中單詞的詞向量進行拼接，形成什么？（D）A.文檔B.句子C.主題D.句向量5.在自然語言處理中，情感分析的主要目的是什么？（C）A.確定單詞在句子中的位置B.提取句子的主題C.識別句子的情感傾向D.識別單詞的詞性（如名詞、動詞等）二、填空題1.將文本中的詞匯轉換為______，使模型能夠更準確地理解文本內容。答案：詞向量2.在自然語言處理中，詞嵌入把單詞（word）轉換成實數向量（vector），因此大家都也把詞嵌入稱為_______。答案：word2vec3.詞嵌入主要采用______模型來實現。答案：神經網絡三、簡答題1.簡述將句子中的單詞表示為獨熱編碼的步驟。答案：第一步預處理：文本需要標準化以確保一致性，如刪除標點符號，對于英文來說還需要統一字母大小寫，或者一些縮寫的形式，比如：“I’m”和“Iam”。第二步分詞：將文本拆分為單詞，也稱為token。例如，句子“我愛北京天安門”，分詞結果為：“我/愛/北京/天安門”，如果是英文句子則可以根據單詞之間的空格進行拆分。第三部編碼：將每個token轉換為一個跟句子長度一樣的向量，向量中只在該詞出現的位置設置為1，其余全部為0。2.簡述用神經網絡對“我正在學習人工智能”這句話中的“學習”進行詞嵌入的過程。答案：首先，把句子進行分詞，生成“我”，“正在”，“學習”，“人工智能”。然后，將這幾個單詞一同輸入神經網絡，這樣能夠更好的表現“學習”在語句中的含義與位置，輸入到神經網絡的是

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