華南理工大學(xué)《自然語言處理》2022-2023學(xué)年期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁華南理工大學(xué)

《自然語言處理》2022-2023學(xué)年期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在自然語言處理中，語義相似度計算中的語義表示方法有哪些？不同方法的特點是什么？A.語義表示方法有詞向量、語義網(wǎng)絡(luò)等，特點在表達(dá)能力、計算效率等方面不同。B.語義相似度計算沒有語義表示方法，也沒有特點。C.不確定。D.語義表示方法不重要，也沒有特點。2、當(dāng)利用詞嵌入技術(shù)表示單詞時，以下哪種模型能夠捕捉單詞之間的語義關(guān)系？A.Word2VecB.GloVeC.FastTextD.以上都是3、對于命名實體識別任務(wù)，以下哪種模型結(jié)構(gòu)在處理復(fù)雜的實體邊界和類別時具有優(yōu)勢？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)C.門控循環(huán)單元D.條件隨機(jī)場4、對于文本分類中的不平衡數(shù)據(jù)問題，以下哪種方法可以有效地處理少數(shù)類樣本？A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是5、在自然語言處理中，如何利用多模態(tài)信息（如圖像、音頻）來增強(qiáng)文本理解？A.融合多模態(tài)特征B.基于多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練C.利用多模態(tài)信息進(jìn)行約束D.以上都是6、在信息檢索中，為了提高檢索結(jié)果的相關(guān)性，以下哪種自然語言處理技術(shù)可以用于查詢擴(kuò)展？A.詞干提取B.同義詞擴(kuò)展C.以上都是D.以上都不是7、在自然語言處理中，如何處理文本中的省略和指代現(xiàn)象？A.基于上下文推理B.利用語法規(guī)則C.參考語義知識D.以上都是8、在情感分析任務(wù)中，常常需要對文本的情感傾向進(jìn)行判斷。以下哪種方法常用于提取文本中的情感特征？A.使用情感詞典B.基于詞向量的聚類C.構(gòu)建語法樹D.以上都不是9、在自然語言處理中，如何評估模型在新領(lǐng)域或新數(shù)據(jù)集上的泛化能力？A.交叉驗證B.遷移學(xué)習(xí)C.在新數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試D.以上都是10、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本分類時，以下哪種方法可以提高對新類別數(shù)據(jù)的適應(yīng)性？A.在線學(xué)習(xí)B.增量學(xué)習(xí)C.主動學(xué)習(xí)D.以上都是11、自然語言處理中的詞性消歧中的上下文信息如何利用？有哪些有效的方法？A.通過分析上下文詞匯、語法等利用上下文信息，提高詞性消歧準(zhǔn)確率，如統(tǒng)計方法、深度學(xué)習(xí)方法等。B.上下文信息無法利用，方法也無效。C.不確定。D.上下文信息不重要，也沒有方法利用。12、在文本相似度計算中，若要考慮詞序和語法結(jié)構(gòu)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(xué)習(xí)的方法D.以上都不是13、對于文本生成中的重復(fù)生成問題，以下哪種方法可以有效緩解？A.增加懲罰項B.引入隨機(jī)性C.調(diào)整模型結(jié)構(gòu)D.以上都是14、在文本分類的模型融合中，以下哪種融合方式能夠充分利用多個模型的優(yōu)勢？A.平均融合B.加權(quán)融合C.投票融合D.以上都是15、對于自然語言處理中的模型壓縮，以下哪種技術(shù)能夠減少模型參數(shù)數(shù)量同時保持性能？A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都是16、在自然語言處理的預(yù)訓(xùn)練語言模型微調(diào)中，以下哪個因素會影響微調(diào)的效果？A.預(yù)訓(xùn)練模型的規(guī)模B.微調(diào)數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.以上都是D.以上都不是17、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(jìn)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18、在自然語言處理中，預(yù)訓(xùn)練語言模型如BERT具有出色的表現(xiàn)。以下關(guān)于BERT的說法，哪一項是錯誤的？A.BERT可以根據(jù)上下文動態(tài)地生成詞向量B.BERT在預(yù)訓(xùn)練時使用了大量的無標(biāo)注文本C.BERT只能用于文本分類任務(wù)，不能用于其他自然語言處理任務(wù)D.BERT的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)過程可以提高模型的性能19、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本分類時，以下哪種方法可以處理文本的多模態(tài)信息？A.融合圖像信息B.融合音頻信息C.兩者結(jié)合D.以上都不是20、對于機(jī)器翻譯任務(wù)，以下哪種模型能夠更好地處理長序列的輸入文本？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.注意力機(jī)制模型C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都不是二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）詳細(xì)闡述自然語言處理中的零資源學(xué)習(xí)，包括其挑戰(zhàn)和解決方法，并舉例說明其在新語言處理中的應(yīng)用。2、（本題10分）分析自然語言處理中知識圖譜的知識融合挑戰(zhàn)。3、（本題10分）談?wù)勛匀徽Z言處理中語義理解的難點在哪里，以及目前有哪些解決方法。4、（本題10分）說明自然語言處理中信息抽取的自動化實現(xiàn)難點。三、分析題（本大題共2