2025年人工智能工程師人工智能與智能自然語言理解技術實踐考核試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題要求：從下列各題的四個選項中，選擇一個最符合題意的答案。1.人工智能的英文全稱是：A.ArtificialIntelligenceB.ArtificialLifeC.ArtificialNeuralNetworkD.ArtificialGeneralIntelligence2.以下哪項不屬于人工智能的三種主要類型：A.機器學習B.知識工程C.邏輯推理D.模擬人腦3.以下哪項不是深度學習的特點：A.數據驅動B.自適應C.需要大量計算資源D.需要人工設計特征4.以下哪項不是自然語言處理（NLP）的主要任務：A.文本分類B.機器翻譯C.語音識別D.數據挖掘5.以下哪項不是深度學習中常用的激活函數：A.ReLUB.SigmoidC.SoftmaxD.MaxPooling6.以下哪項不是自然語言處理中常用的預訓練語言模型：A.BERTB.GPTC.LSTMD.RNN7.以下哪項不是自然語言處理中的詞嵌入技術：A.Word2VecB.GloVeC.FastTextD.TF-IDF8.以下哪項不是自然語言處理中的注意力機制：A.Self-AttentionB.SoftmaxAttentionC.Dot-ProductAttentionD.CNN9.以下哪項不是自然語言處理中的序列標注任務：A.NamedEntityRecognition(NER)B.Part-of-SpeechTagging(POS)C.SentimentAnalysisD.TextClassification10.以下哪項不是自然語言處理中的文本摘要任務：A.ExtractiveSummarizationB.AbstractiveSummarizationC.MachineTranslationD.TextClassification二、填空題要求：在下列各題的空格中填入正確的詞語或符號。1.人工智能的英文縮寫是______。2.機器學習中的______是一種無監督學習算法。3.深度學習中的______是一種卷積神經網絡。4.自然語言處理中的______是一種用于文本分類的預訓練語言模型。5.自然語言處理中的______是一種用于詞嵌入的技術。6.自然語言處理中的______是一種用于序列標注的任務。7.自然語言處理中的______是一種用于文本摘要的任務。8.以下公式表示______函數：f(x)=max(0,x)。9.以下公式表示______函數：f(x)=1/(1+e^(-x))。10.以下公式表示______函數：f(x)=x/(1+x)。四、簡答題要求：簡要回答下列問題。1.簡述人工智能的基本概念及其發展歷程。2.解釋機器學習中監督學習、無監督學習和半監督學習的區別。3.描述深度學習中的卷積神經網絡（CNN）的工作原理。4.說明自然語言處理中的詞嵌入技術在NLP任務中的應用。5.闡述自然語言處理中的注意力機制在序列標注任務中的作用。五、編程題要求：請根據以下要求，用Python編程實現。編寫一個函數，該函數接受一個整數列表作為輸入，并返回一個包含所有素數的列表。素數是指只能被1和它本身整除的大于1的自然數。```pythondeffind_primes(numbers):#請在此處編寫代碼pass#示例print(find_primes([2,3,4,5,6,7,8,9,10]))```六、應用題要求：請根據以下要求，完成相應的任務。假設你正在開發一個自然語言處理的應用，該應用需要對用戶輸入的文本進行情感分析，以判斷其是正面、負面還是中性情感。請設計一個簡單的情感分析模型，并使用以下文本數據對其進行訓練和測試。訓練數據：-正面情感：我很開心，今天天氣很好。-負面情感：今天天氣太糟糕了，心情不好。-中性情感：今天天氣一般，沒有什么特別的。測試數據：-測試文本1：我很高興，因為我收到了一份工作邀請。-測試文本2：今天的天氣讓人感到沮喪。請設計一個簡單的模型，并編寫代碼進行訓練和測試。可以使用簡單的文本處理技術，如詞頻統計、TF-IDF等。本次試卷答案如下：一、選擇題1.A.ArtificialIntelligence解析：人工智能的英文全稱為ArtificialIntelligence，選項A正確。2.B.ArtificialLife解析：人工智能的三種主要類型是機器學習、知識工程和邏輯推理，選項B不屬于人工智能的類型。3.D.需要大量計算資源解析：深度學習的特點包括數據驅動、自適應和需要大量計算資源，選項D正確。4.D.數據挖掘解析：自然語言處理的主要任務包括文本分類、機器翻譯、語音識別和自然語言理解，數據挖掘不屬于NLP的主要任務。5.D.MaxPooling解析：深度學習中常用的激活函數包括ReLU、Sigmoid和Softmax，MaxPooling是一種卷積神經網絡中的操作，不是激活函數。6.C.LSTM解析：自然語言處理中常用的預訓練語言模型包括BERT、GPT和LSTM，選項C不正確。7.D.TF-IDF解析：自然語言處理中的詞嵌入技術包括Word2Vec、GloVe和FastText，TF-IDF是一種文本表示方法，不是詞嵌入技術。8.B.SoftmaxAttention解析：自然語言處理中的注意力機制包括Self-Attention、SoftmaxAttention和Dot-ProductAttention，選項B正確。9.A.NamedEntityRecognition(NER)解析：自然語言處理中的序列標注任務包括NamedEntityRecognition(NER)、Part-of-SpeechTagging(POS)等，選項A正確。10.A.ExtractiveSummarization解析：自然語言處理中的文本摘要任務包括ExtractiveSummarization和AbstractiveSummarization，選項A正確。二、填空題1.AI解析：人工智能的英文縮寫是AI。2.聚類解析：機器學習中的聚類是一種無監督學習算法，用于將數據分為若干個類別。3.卷積神經網絡解析：深度學習中的卷積神經網絡（CNN）是一種卷積神經網絡，常用于圖像識別和處理。4.BERT解析：自然語言處理中的預訓練語言模型BERT是一種廣泛使用的預訓練語言模型。5.詞嵌入解析：自然語言處理中的詞嵌入技術將單詞映射到向量空間，用于表示詞的語義。6.序列標注解析：自然語言處理中的序列標注任務是將文本中的每個單詞或字符標注為不同的類別。7.文本摘要解析：自然語言處理中的文本摘要任務是從長文本中提取關鍵信息，生成簡潔的摘要。8.ReLU解析：以下公式表示ReLU函數：f(x)=max(0,x)。9.Sigmoid解析：以下公式表示Sigmoid函數：f(x)=1/(1+e^(-x))。10.Softmax解析：以下公式表示Softmax函數：f(x)=x/(1+x)。四、簡答題1.人工智能的基本概念及其發展歷程：解析：人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是計算機科學的一個分支，旨在研究、開發和應用使計算機系統能夠模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統。人工智能的發展歷程可以分為四個階段：符號主義、連接主義、計算主義和認知主義。2.機器學習中監督學習、無監督學習和半監督學習的區別：解析：機器學習中，根據學習數據的標注情況，可以將學習任務分為三類：監督學習、無監督學習和半監督學習。-監督學習：在監督學習任務中，輸入數據帶有標簽，即每個輸入樣本都有一個對應的輸出標簽。-無監督學習：在無監督學習任務中，輸入數據沒有標簽，即每個輸入樣本只有特征數據，沒有對應的輸出標簽。-半監督學習：在半監督學習任務中，輸入數據只有部分樣本帶有標簽，其他樣本沒有標簽。3.深度學習中的卷積神經網絡（CNN）的工作原理：解析：卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種在深度學習中廣泛應用的神經網絡，主要用于圖像識別和處理。CNN的工作原理如下：-輸入層：輸入層接收圖像數據，將其轉換為二維矩陣。-卷積層：卷積層由多個卷積核組成，通過卷積操作提取圖像的特征。-池化層：池化層對卷積層輸出的特征圖進行降采樣，減少計算量。-全連接層：全連接層將池化層輸出的特征圖進行非線性映射，輸出最終結果。4.自然語言處理中的詞嵌入技術在NLP任務中的應用：解析：詞嵌入技術在自然語言處理中具有重要意義，其主要應用包括：-表示單詞：將單詞映射到向量空間，表示單詞的語義信息。-詞性標注：根據詞嵌入向量，判斷單詞的詞性。-機器翻譯：根據詞嵌入向量，翻譯源語言單詞到目標語言單詞。-文本分類：根據詞嵌入向量，對文本進行分類。5.自然語言處理中的注意力機制在序列標注任務中的作用：解析：注意力機制在序列標注任務中用于強調輸入序列中某些關鍵信息，其主要作用包括：-提高模型性能：注意力機制可以使模型更加關注輸入序列中與當前標注任務相關的部分，從而提高模型性能。-生成標簽序列：注意力機制可以生成一個表示輸入序列中每個單詞對當前標注任務的貢獻度的序列，從而生成標簽序列。五、編程題```pythondeffind_primes(numbers):primes=[]fornuminnumbers:ifnum>1:foriinrange(2,num):if(num%i)==0:breakelse:primes.append(num)returnprimes#示例print(find_primes([2,3,4,5,6,7,8,9,10]))```六、應用題```python#訓練數據train_data=[("我很開心，今天天氣很好","正面情感"),("今天天氣太糟糕了，心情不好","負面情感"),("今天天氣一般，沒有什么特別的","中性情感")]#測試數據test_data=[("我很高興，因為我收到了一份工作邀請","正面情感"),("今天的天氣讓人感到沮喪","負面情感")]#訓練模型deftrain_model(train_data):model={}fortext,labelintrain_data:words=text.split()forwordinwords:ifwordnotinmodel:model[word]=labelreturnmodel#測試模型deftest_model(model,test_data):correct=0fortext,labelintest_data:words=text.split()predicted_label=max(model.get(word,"中性情感")forwordinwords)ifpredicted_label==label:correct+=1accuracy=correct/len(test_data)returnaccurac