華南理工大學《自然語言處理》2023-2024學年期末試卷

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頁華南理工大學《自然語言處理》

2023-2024學年期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三總分得分批閱人一、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、對于文本分類中的特征選擇，以下哪種方法可以從眾多特征中篩選出最具代表性的特征？A.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以2、在文本分類任務中，特征選擇是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。以下哪種特征選擇方法通?；诮y(tǒng)計信息來評估特征的重要性？A.文檔頻率B.信息增益C.主成分分析D.以上都是3、在自然語言處理的分布式訓練中，以下哪個技術(shù)可以提高訓練效率和擴展性？A.數(shù)據(jù)并行B.模型并行C.以上都是D.以上都不是4、對于文本摘要生成，若要從一篇長文章中提取出關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要，以下哪種策略較為有效？A.抽取式摘要B.生成式摘要C.混合式摘要D.以上策略效果相同5、自然語言處理中的文本摘要生成是如何實現(xiàn)的？文本摘要的評價指標有哪些？A.文本摘要通過提取關(guān)鍵信息實現(xiàn)，評價指標有準確性、簡潔性等，為用戶提供簡潔內(nèi)容。B.文本摘要隨機生成，沒有評價指標。C.不確定。D.文本摘要沒有意義，也無法評價。6、對于文本的語義分割，其目的是將文本劃分為具有不同語義的片段。以下哪個技術(shù)常用于實現(xiàn)這一任務？A.基于詞向量的聚類B.基于深度學習的序列標注C.以上都是D.以上都不是7、在文本分類中，若要提高模型對新領(lǐng)域數(shù)據(jù)的適應性，以下哪種方法較為有效？A.領(lǐng)域自適應學習B.零樣本學習C.少樣本學習D.以上都是8、對于文本生成中的主題一致性問題，以下哪種方法可以增強主題的連貫性？A.引入主題模型B.增加約束條件C.優(yōu)化訓練算法D.以上都是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.遷移學習C.在新數(shù)據(jù)集上進行測試D.以上都是10、對于文本的隱式情感分析，以下哪種方法可能有效？A.分析文本的結(jié)構(gòu)B.利用上下文的暗示C.結(jié)合外部知識D.以上都是11、對于命名實體識別的跨語言任務，以下哪種技術(shù)能夠利用語言之間的相似性？A.跨語言詞嵌入B.多語言模型共享參數(shù)C.基于翻譯的對齊D.以上都是12、對于文本的句法分析，以下哪種方法能夠更準確地構(gòu)建句子的語法結(jié)構(gòu)？A.基于規(guī)則的句法分析B.基于概率的句法分析C.深度學習的句法分析D.以上方法效果相同13、在語義角色標注任務中，其目的是識別句子中與動詞相關(guān)的各種語義成分。以下哪個不是常見的語義角色？A.施事者B.受事者C.時間D.地點14、在信息抽取任務中，若要從大量文本中提取出人物、地點和事件等關(guān)鍵信息，以下哪種技術(shù)常常被使用？A.命名實體識別B.關(guān)系抽取C.以上都是D.以上都不是15、對于知識圖譜的推理，以下哪種方法可以根據(jù)已有的知識推導出新的知識？A.基于規(guī)則的推理B.基于機器學習的推理C.以上都是D.以上都不是16、自然語言處理中的文本摘要生成中的摘要長度如何控制？有哪些方法可以實現(xiàn)？A.通過設置參數(shù)、使用特定算法等控制摘要長度，滿足不同需求。B.文本摘要長度無法控制，方法也不可行。C.不確定。D.文本摘要長度不重要，也沒有方法控制。17、在文本摘要生成中，抽取式摘要和生成式摘要各有特點。以下關(guān)于它們的描述，哪一個是不準確的？A.抽取式摘要從原文中選取重要的句子組成摘要B.生成式摘要根據(jù)原文的內(nèi)容重新生成新的句子C.生成式摘要通常比抽取式摘要更靈活，但也更容易出現(xiàn)語法錯誤D.抽取式摘要的質(zhì)量主要取決于句子的選擇算法，與原文內(nèi)容無關(guān)18、在跨語言自然語言處理中，機器翻譯是核心任務之一。以下關(guān)于機器翻譯的描述，哪一項是不準確的？A.神經(jīng)機器翻譯比傳統(tǒng)機器翻譯性能更優(yōu)B.機器翻譯需要考慮源語言和目標語言的語法和語義差異C.機器翻譯的質(zhì)量完全取決于訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量D.零樣本機器翻譯是當前研究的熱點之一19、在情感分析中，若要考慮文本中的上下文信息對情感傾向的影響，以下哪種模型架構(gòu)更適合？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）C.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）D.門控循環(huán)單元（GRU）20、在自然語言處理中，問答系統(tǒng)中的復雜問題回答是如何實現(xiàn)的？有哪些挑戰(zhàn)？A.復雜問題回答通過理解問題、檢索答案等實現(xiàn)，挑戰(zhàn)包括問題理解難度、答案準確性等。B.復雜問題回答無法實現(xiàn)，挑戰(zhàn)也不存在。C.不確定。D.復雜問題回答只是簡單的回答問題，沒有挑戰(zhàn)。二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析自然語言處理中知識圖譜的推理機制。2、（本題10分）論述自然語言處理中命名實體識別的錯誤類型及改進方法。3、（本題10分）談談自然語言處理中詞向量表示的在線學習方法。4、（本題10分）解釋什么是自然語言處理中的層次化學習，說明其在文本結(jié)構(gòu)理解中的應用和方法，并分析其優(yōu)勢。三、