長治學(xué)院《自然語言處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁長治學(xué)院

《自然語言處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、當(dāng)進行文本情感分析時，以下哪種特征除了詞匯外，也對情感傾向有重要影響？（）A.句法結(jié)構(gòu)B.文本長度C.標點符號D.以上都是2、在文本分類任務(wù)中，若要處理類別不平衡的問題，以下哪種采樣方法可以增加少數(shù)類樣本的數(shù)量？（）A.隨機過采樣B.SMOTE采樣C.以上都是D.以上都不是3、自然語言處理中的語言模型用于評估文本的合理性。假設(shè)要評估一個生成的句子在語言上的可能性，以下關(guān)于語言模型的描述，正確的是：（）A.n-gram語言模型基于固定長度的詞序列進行概率計算，能夠準確評估長文本的合理性B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的語言模式和語義關(guān)系，但計算復(fù)雜度高C.語言模型只考慮單詞的出現(xiàn)頻率，不考慮單詞之間的順序和語法規(guī)則D.語言模型的性能與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量無關(guān)4、自然語言處理中的命名實體識別任務(wù)具有重要價值。假設(shè)要從一段醫(yī)療文本中識別出疾病名稱、藥物名稱等實體，以下關(guān)于命名實體識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以結(jié)合詞典匹配和機器學(xué)習(xí)算法來提高命名實體識別的效果B.深度學(xué)習(xí)模型，如雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）結(jié)合條件隨機場（CRF），在命名實體識別中表現(xiàn)良好C.命名實體識別的結(jié)果不受文本領(lǐng)域和語言風(fēng)格的影響D.多語言命名實體識別需要考慮不同語言的特點和差異5、自然語言的機器翻譯中，低資源語言對（即缺乏大量平行語料的語言組合）的翻譯是一個挑戰(zhàn)。假設(shè)要翻譯一種低資源語言，以下哪種策略可能有助于提高翻譯質(zhì)量？（）A.利用相關(guān)高資源語言的知識遷移B.簡化翻譯目標，只翻譯關(guān)鍵信息C.依賴人工翻譯D.以上策略都可能有幫助6、問答系統(tǒng)是自然語言處理的實用應(yīng)用之一。假設(shè)要開發(fā)一個智能客服問答系統(tǒng)，以下關(guān)于問答系統(tǒng)的描述，哪一項是不正確的？（）A.問答系統(tǒng)需要能夠理解用戶的問題，并從知識庫中搜索和匹配相關(guān)的答案B.可以利用知識圖譜和語義推理來提高問答系統(tǒng)的回答準確性和全面性C.問答系統(tǒng)只能回答預(yù)先設(shè)定好的問題，無法處理新的、未曾見過的問題D.對用戶問題的意圖理解和歧義消除是問答系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)之一7、自然語言處理中的語義角色標注的準確率如何提高？有哪些有效的方法？（）A.通過增加數(shù)據(jù)、改進算法等提高準確率，如結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法、利用外部知識等B.語義角色標注準確率無法提高，方法也無效C.不確定D.語義角色標注準確率不重要，也沒有方法提高8、自然語言處理中，當(dāng)進行文本分類時，以下哪種方法可以處理文本的上下文依賴？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.注意力機制D.以上都是9、在文本生成任務(wù)中，為了避免生成重復(fù)和不連貫的文本，以下哪個機制常常被引入？（）A.注意力機制B.束搜索C.以上都是D.以上都不是10、自然語言處理中的文本分類不平衡問題是一個常見的挑戰(zhàn)。假設(shè)要對一個類別分布極不均衡的數(shù)據(jù)集進行文本分類，以下關(guān)于處理不平衡問題的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以采用過采樣、欠采樣或生成合成數(shù)據(jù)的方法來平衡數(shù)據(jù)集B.選擇適合不平衡數(shù)據(jù)的分類算法，如基于代價敏感的學(xué)習(xí)算法C.文本分類不平衡問題不會對模型的性能和泛化能力產(chǎn)生影響D.評估模型時需要使用適合不平衡數(shù)據(jù)的指標，如F1值和召回率11、在自然語言處理的文本預(yù)處理中，包括分詞、去噪、大小寫轉(zhuǎn)換等操作。假設(shè)要處理一篇包含大量噪聲和特殊符號的文本，以下關(guān)于文本預(yù)處理的描述，正確的是：（）A.簡單地刪除所有特殊符號和噪聲，不考慮對文本語義的影響B(tài).分詞時可以使用固定的詞典，無需考慮新詞和領(lǐng)域特定詞匯C.適當(dāng)?shù)奈谋绢A(yù)處理能夠提高后續(xù)自然語言處理任務(wù)的效果，同時需要注意保留文本的關(guān)鍵信息D.文本預(yù)處理對最終的處理結(jié)果影響不大，可以忽略12、自然語言處理中的文本糾錯旨在發(fā)現(xiàn)并糾正文本中的錯誤。假設(shè)要對一篇學(xué)生作文進行糾錯。以下關(guān)于文本糾錯的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用語法規(guī)則、詞典和語言模型來檢測和糾正錯誤B.文本糾錯需要考慮上下文信息和語言習(xí)慣C.目前的文本糾錯技術(shù)能夠糾正所有類型的語言錯誤D.文本糾錯可以提高文本的質(zhì)量和可讀性13、對于文本分類中的小樣本問題，以下哪種技術(shù)能夠利用有限的數(shù)據(jù)進行有效學(xué)習(xí)？（）A.遷移學(xué)習(xí)B.元學(xué)習(xí)C.自監(jiān)督學(xué)習(xí)D.以上都是14、在自然語言的信息抽取中，實體關(guān)系抽取是重要的一部分。假設(shè)要從一段文本中抽取人物之間的關(guān)系，以下哪種方法可能需要大量的先驗知識和領(lǐng)域特定規(guī)則？（）A.基于模式匹配的方法B.基于機器學(xué)習(xí)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法都不需要15、在情感分析的深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪種層能夠有效地捕捉文本的長期依賴關(guān)系？（）A.卷積層B.循環(huán)層C.全連接層D.池化層二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述自然語言處理中文本摘要生成的方法及評價指標。2、（本題5分）簡述自然語言處理中文本分類的小樣本學(xué)習(xí)方法。3、（本題5分）在機器翻譯中，如何處理文化差異和特定領(lǐng)域術(shù)語？請說明相關(guān)方法和技術(shù)，并舉例說明其應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）自然語言處理中的命名實體消歧有哪些方法？論述它們的原理和應(yīng)用場景，以及在信息提取中的重要性。2、（本題5分）在智能環(huán)保領(lǐng)域，自然語言處理可以用于環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析和報告生成。探討如何利用自然語言處理技術(shù)提取有價值的環(huán)境信息，為環(huán)境保護決策提供支持，以及如何解決環(huán)境數(shù)據(jù)的多源性和復(fù)雜性問題。3、（本題5分）自然語言處理在航空航天領(lǐng)域的飛行數(shù)據(jù)解析、故障診斷等方面有潛在應(yīng)用價值。詳細論述自然語言處理在航空航天領(lǐng)域的具體應(yīng)用場景、所面臨的問題（如數(shù)據(jù)的高安全性要求、專業(yè)術(shù)語的復(fù)雜性等），以及如何通過技術(shù)創(chuàng)新和航空航天知識的結(jié)合來保障飛行安全和提高運營效率。4、（本題5分）語音識別與自然語言處理的結(jié)合為智能交互帶來了新的機遇。請論述在語音轉(zhuǎn)文本過程中的錯誤糾正、口音和噪聲的處理、上下文理解等問題，以及如何利用自然語言處理技術(shù)提高語音交互的質(zhì)量和智能程度。5、（本題5分）自然語言處理中的語義消歧任務(wù)旨在確定詞語在特定語境中的準確含義。請論述語義消歧在處理一詞多義、上下文依賴、領(lǐng)域特定詞匯等方面的困難，以及如何利用語料庫統(tǒng)計信息和深度學(xué)習(xí)模型來提高消歧的準確性。四、分析題（本大題共