安徽大學(xué)《自然語言處理實驗》2023-2024學(xué)年第一學(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頁安徽大學(xué)《自然語言處理實驗》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、自然語言處理中的模型融合旨在綜合多個模型的優(yōu)勢。假設(shè)要將一個基于規(guī)則的模型和一個基于深度學(xué)習(xí)的模型進行融合，以提高系統(tǒng)的性能和魯棒性。需要解決模型的兼容性、權(quán)重分配和融合策略等問題。同時，要通過實驗驗證融合的效果。以下哪種模型融合方法在處理這種不同類型模型的融合時更能發(fā)揮各個模型的長處？（）A.簡單加權(quán)平均B.基于投票的融合C.基于特征融合D.以上方法結(jié)合使用2、自然語言處理中的信息抽取中的關(guān)系抽取是指什么？有哪些方法可以實現(xiàn)？（）A.關(guān)系抽取提取文本中實體之間的關(guān)系，方法有基于規(guī)則、機器學(xué)習(xí)等，用于知識圖譜構(gòu)建B.關(guān)系抽取沒有意義，方法也不可行C.不確定D.關(guān)系抽取只是概念，沒有實際用途3、在自然語言處理的信息過濾中，去除無關(guān)和不需要的信息。假設(shè)要從大量的網(wǎng)頁文本中過濾掉廣告和垃圾信息，以下關(guān)于信息過濾方法的描述，正確的是：（）A.基于關(guān)鍵詞匹配的方法能夠完全準確地過濾掉所有不需要的信息B.利用機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練分類器，結(jié)合文本的特征和模式，可以提高信息過濾的準確性和召回率C.信息過濾不需要考慮文本的語義和上下文，只關(guān)注關(guān)鍵詞即可D.信息過濾對提高信息的質(zhì)量和可用性沒有幫助4、自然語言處理中的知識圖譜構(gòu)建有助于整合和關(guān)聯(lián)知識。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于電影領(lǐng)域的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜構(gòu)建方法的描述，正確的是：（）A.手動構(gòu)建知識圖譜能夠保證知識的準確性和完整性，是首選方法B.從互聯(lián)網(wǎng)上自動抓取文本數(shù)據(jù)，并通過信息抽取和實體關(guān)系抽取構(gòu)建知識圖譜，效率高但質(zhì)量難以保證C.知識圖譜一旦構(gòu)建完成，就不需要更新和維護，能夠長期使用D.知識圖譜對自然語言處理任務(wù)如問答系統(tǒng)和文本理解沒有幫助5、自然語言處理中的模型壓縮和優(yōu)化對于實際應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要將一個復(fù)雜的自然語言處理模型部署到資源受限的設(shè)備上，如移動終端，需要減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。同時，要盡量保持模型的性能和準確性。以下哪種模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)在處理這種資源受限的場景時更能達到較好的平衡？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上技術(shù)結(jié)合使用6、自然語言處理中，當(dāng)對機器翻譯模型進行評估時，以下哪個指標(biāo)是最常用的？（）A.BLEU得分B.ROUGE得分C.METEOR得分D.PERPLEXITY得分7、在自然語言處理的語義相似度計算中，準確衡量兩個文本之間的語義相似程度是關(guān)鍵。假設(shè)要比較兩篇科技論文的語義相似度，以下關(guān)于語義相似度計算方法的描述，正確的是：（）A.簡單地計算單詞的重合度就能準確反映語義相似度B.基于詞向量的余弦相似度能夠很好地度量文本的語義相似度，但需要注意詞向量的質(zhì)量和維度C.語義相似度計算只適用于短文本，對于長文本效果不佳D.語義相似度的計算結(jié)果不受文本的領(lǐng)域和主題影響8、自然語言處理中的文本摘要生成旨在從長篇文本中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要。假設(shè)要為一篇冗長的技術(shù)報告生成摘要，需要準確概括主要觀點、結(jié)論和重要細節(jié)。同時，要保持摘要的連貫性和可讀性。以下哪種文本摘要生成方法在處理這種專業(yè)文本時更能生成高質(zhì)量的摘要？（）A.抽取式摘要生成B.生成式摘要生成C.混合式摘要生成D.人工撰寫摘要9、自然語言處理中，當(dāng)進行文本摘要生成時，以下哪種方法可以避免信息丟失？（）A.多文檔摘要B.關(guān)鍵句抽取C.基于注意力機制的摘要D.以上都不是10、在自然語言處理中，知識圖譜可以為語義理解提供豐富的背景知識。假設(shè)要利用知識圖譜輔助理解一段科技文章。以下關(guān)于知識圖譜的描述，哪一項是錯誤的？（）A.知識圖譜由實體、關(guān)系和屬性組成，以圖的形式表示知識B.可以通過知識圖譜關(guān)聯(lián)文本中的實體，增強對文本的理解C.知識圖譜中的知識是固定不變的，不需要更新和擴展D.知識圖譜在問答系統(tǒng)、智能推薦等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用11、在信息抽取中，若要從網(wǎng)頁文本中提取出特定格式的信息，以下哪種技術(shù)常常被用到？（）A.正則表達式B.網(wǎng)頁解析庫C.以上都是D.以上都不是12、在自然語言處理的對話系統(tǒng)中，需要實現(xiàn)自然流暢和富有邏輯的對話。假設(shè)要開發(fā)一個智能客服對話系統(tǒng)，能夠處理用戶的各種問題和請求，并根據(jù)上下文進行合理的回應(yīng)。同時，要能夠主動引導(dǎo)對話和解決用戶的困惑。以下哪種對話管理策略在構(gòu)建這種高效的對話系統(tǒng)時更能滿足用戶的需求？（）A.基于規(guī)則的對話管理B.基于統(tǒng)計的對話管理C.基于強化學(xué)習(xí)的對話管理D.以上策略結(jié)合使用13、在自然語言處理中，問答系統(tǒng)中的復(fù)雜問題回答是如何實現(xiàn)的？有哪些挑戰(zhàn)？（）A.復(fù)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(fù)雜問題回答無法實現(xiàn)，挑戰(zhàn)也不存在C.不確定D.復(fù)雜問題回答只是簡單的回答問題，沒有挑戰(zhàn)14、在問答系統(tǒng)中，為了提高回答的準確性和全面性，以下哪個方面的改進是重要的？（）A.問題的擴展和改寫B(tài).知識庫的豐富和優(yōu)化C.以上都是D.以上都不是15、當(dāng)進行文本情感的細粒度分析時，以下哪個方面的信息需要重點關(guān)注？（）A.程度副詞B.標(biāo)點符號C.隱喻和象征D.以上都是16、在自然語言處理中，語料庫的建設(shè)和使用具有重要意義。假設(shè)要構(gòu)建一個特定領(lǐng)域的語料庫，以下關(guān)于語料庫的描述，哪一項是不準確的？（）A.語料庫應(yīng)該具有代表性、規(guī)模性和平衡性，涵蓋各種語言現(xiàn)象和文本類型B.可以通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲、文本采集等方式收集語料，并進行清洗和標(biāo)注C.語料庫的標(biāo)注質(zhì)量和一致性對基于語料庫的研究和應(yīng)用有重要影響D.一旦構(gòu)建完成，語料庫就不需要更新和維護，可以一直使用17、在文本相似度計算中，若要考慮語義的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法更合適？（）A.基于概念層次的相似度B.基于語義網(wǎng)絡(luò)的相似度C.基于知識圖譜的相似度D.以上都是18、自然語言處理中的語義消歧用于解決詞匯在不同語境中的多義性問題。假設(shè)在一篇文章中出現(xiàn)了一個多義詞。以下關(guān)于語義消歧的描述，哪一項是不正確的？（）A.需要根據(jù)上下文信息和詞匯的語義關(guān)系來確定其準確含義B.語義消歧可以提高文本理解的準確性和清晰度C.目前的語義消歧技術(shù)能夠完美處理所有的多義詞D.語義消歧在機器翻譯、問答系統(tǒng)等任務(wù)中是必要的步驟19、在自然語言處理的分布式訓(xùn)練中，以下哪個技術(shù)可以提高訓(xùn)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20、在信息抽取中，若要應(yīng)對數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤，以下哪種模型具有較強的魯棒性？（）A.具有注意力機制的模型B.具有殘差連接的模型C.具有正則化的模型D.以上都是21、自然語言處理中的依存句法分析關(guān)注句子中詞與詞之間的依存關(guān)系。假設(shè)要分析一個句子中各個詞之間的修飾和支配關(guān)系，以下哪種工具或庫在依存句法分析中可能表現(xiàn)出色？（）A.StanfordCoreNLPB.NLTKC.SpaCyD.以上都是22、在自然語言處理的語音交互中，假設(shè)要實現(xiàn)一個智能語音助手，以下關(guān)于語音交互的描述，正確的是：（）A.語音識別的準確率是決定語音交互體驗的唯一因素B.自然語言理解模塊能夠準確理解各種口音和語速的語音輸入C.語音合成的質(zhì)量只取決于所使用的語音庫，與算法無關(guān)D.結(jié)合語音識別、自然語言理解和語音合成技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)流暢和智能的語音交互23、自然語言處理中的可解釋性是一個重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個自然語言處理模型做出的決策和預(yù)測，需要揭示模型內(nèi)部的工作機制和對輸入文本的處理過程。同時，要以一種易于理解的方式向用戶展示解釋結(jié)果。以下哪種可解釋性方法在處理復(fù)雜的自然語言處理模型時更能提供清晰和有用的解釋？（）A.基于特征重要性的解釋B.基于示例的解釋C.基于可視化的解釋D.以上方法結(jié)合使用24、對于多語言自然語言處理，以下哪種方法可以實現(xiàn)跨語言的知識遷移？（）A.預(yù)訓(xùn)練多語言模型B.利用語言之間的相似性C.進行跨語言的標(biāo)注和訓(xùn)練D.以上都是25、在情感分析中，若要考慮文本的上下文信息對情感的影響，以下哪種模型較為合適？（）A.雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.注意力機制模型C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都可以二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在文本分類中，如何利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法提高分類效果？請說明相關(guān)技術(shù)和方法，并舉例說明其應(yīng)用。2、（本題5分）解釋什么是自然語言處理中的語義關(guān)系抽取中的遠程監(jiān)督方法，說明其原理和應(yīng)用，并分析其挑戰(zhàn)。3、（本題5分）在知識圖譜的更新和維護中，自然語言處理技術(shù)如何發(fā)揮作用？請說明相關(guān)方法和技術(shù)，并舉例說明其應(yīng)用場景。4、（本題5分）在自然語言處理中，如何處理具有歧義的文本？請說明常見的歧義類型和處理方法，并舉例說明其在實際文本中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析在語義角色標(biāo)注任務(wù)中，如何確定句子中各個成分的語義角色，以及如何利用標(biāo)注結(jié)果進行更深入的語義理解。2、（本題5分）分析在文本分類的對抗防御機制中，如何防范針對分類模型的對抗攻擊，保障模型的安全性和穩(wěn)定性。3、（本題5分）深入研究在信息抽取中，如何應(yīng)對文本的動態(tài)變化和實時更新，以及保證抽取結(jié)果的及時性和準確性。4、（本題5分）在機器閱讀理解任務(wù)中，分析模型如何理解文本內(nèi)容并回答問題，以及如何評估模型的理解能力。5、（本題5分）分析在語義理解中，如何處理一詞多義、多詞同義等語言現(xiàn)象，提高模型對語義的準確把握。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）自然語言處理中的詞性標(biāo)注對于語言理解和分析具有重要意義。論述詞性標(biāo)注的方法和技術(shù)，包括基于規(guī)則的方法、統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法等。分析詞性標(biāo)注在文本分類、