湖南工業(yè)大學(xué)《自然語言處理》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《自然語言處理》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、自然語言處理中的模型壓縮和優(yōu)化對(duì)于在資源受限設(shè)備上的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)我們要將一個(gè)大型的自然語言處理模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，以下哪種技術(shù)可以有效地減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量？（）A.量化B.剪枝C.知識(shí)蒸餾D.以上都是2、當(dāng)利用詞嵌入技術(shù)表示單詞時(shí)，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、自然語言處理在當(dāng)今的信息時(shí)代具有重要地位，其應(yīng)用涵蓋了多個(gè)領(lǐng)域。假設(shè)一家跨國公司想要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)處理多語言客戶服務(wù)咨詢的系統(tǒng)，以提高服務(wù)效率和質(zhì)量。在這種情況下，以下哪個(gè)自然語言處理任務(wù)是首先需要重點(diǎn)關(guān)注和解決的？（）A.機(jī)器翻譯B.情感分析C.命名實(shí)體識(shí)別D.信息抽取4、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行問答系統(tǒng)的開發(fā)時(shí)，以下哪種知識(shí)表示方法可以提高答案的準(zhǔn)確性？（）A.語義網(wǎng)絡(luò)B.知識(shí)圖譜C.本體論D.以上都是5、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(shí)現(xiàn)？（）A.通過設(shè)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6、在情感分析任務(wù)中，常常需要對(duì)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7、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(shí)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(shí)現(xiàn)，挑戰(zhàn)包括問題理解難度、答案準(zhǔn)確性等B.復(fù)雜問題回答無法實(shí)現(xiàn)，挑戰(zhàn)也不存在C.不確定D.復(fù)雜問題回答只是簡(jiǎn)單的回答問題，沒有挑戰(zhàn)8、在命名實(shí)體識(shí)別中，若要處理跨領(lǐng)域的文本，以下哪種方法可以提高模型的泛化能力？（）A.多領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練B.領(lǐng)域自適應(yīng)C.模型融合D.以上都是9、對(duì)于文本生成任務(wù)，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在生成連貫和有意義的文本方面表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.多層感知機(jī)10、對(duì)于自然語言處理中的知識(shí)圖譜構(gòu)建，假設(shè)要從大量的文本中抽取實(shí)體和關(guān)系，構(gòu)建一個(gè)全面且準(zhǔn)確的知識(shí)圖譜。以下哪種方法在知識(shí)抽取和整合方面可能更具挑戰(zhàn)性？（）A.手動(dòng)構(gòu)建知識(shí)圖譜，確保準(zhǔn)確性B.利用自動(dòng)化工具和算法進(jìn)行抽取和整合C.依賴現(xiàn)有的公開知識(shí)圖譜，不進(jìn)行新的構(gòu)建D.不考慮知識(shí)圖譜的構(gòu)建，僅處理文本數(shù)據(jù)11、自然語言處理中，當(dāng)進(jìn)行文本分類時(shí)，以下哪種方法可以處理文本的多義性？（）A.詞向量融合B.語境分析C.多義詞消歧D.以上都是12、自然語言處理中的對(duì)話系統(tǒng)需要根據(jù)上下文生成合適的回復(fù)。假設(shè)在一個(gè)客服對(duì)話場(chǎng)景中，用戶說“我的訂單還沒發(fā)貨”，以下關(guān)于對(duì)話系統(tǒng)回復(fù)生成的描述，正確的是：（）A.可以根據(jù)預(yù)設(shè)的模板生成固定的回復(fù)，無需考慮用戶的具體情況B.利用深度學(xué)習(xí)模型生成的回復(fù)能夠完美契合用戶的需求和情緒，無需人工干預(yù)C.結(jié)合用戶的歷史對(duì)話信息、訂單狀態(tài)和常見問題庫，能夠生成更有針對(duì)性和合理性的回復(fù)D.對(duì)話系統(tǒng)的回復(fù)質(zhì)量只取決于模型的復(fù)雜度，與數(shù)據(jù)的多樣性無關(guān)13、對(duì)于文本相似度計(jì)算，若要比較兩篇較長的文章的相似程度，以下哪種方法更適合？（）A.基于詞袋模型B.基于向量空間模型C.基于深度學(xué)習(xí)的編碼D.編輯距離計(jì)算14、對(duì)于自然語言處理中的詞嵌入模型，如GloVe，其訓(xùn)練過程主要基于什么？（）A.語言模型B.共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)C.以上都是D.以上都不是15、在知識(shí)圖譜構(gòu)建中，以下哪個(gè)步驟對(duì)于確保知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性至關(guān)重要？（）A.實(shí)體抽取B.關(guān)系抽取C.知識(shí)融合D.以上都是16、在自然語言處理的文本分類任務(wù)中，假設(shè)我們有大量的新聞文本需要分類為不同的主題類別。如果數(shù)據(jù)集中存在類別不平衡的問題，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別，以下哪種方法可能有助于提高分類的準(zhǔn)確性？（）A.對(duì)少數(shù)類別的樣本進(jìn)行過采樣B.對(duì)多數(shù)類別的樣本進(jìn)行欠采樣C.使用更復(fù)雜的分類模型D.以上方法都可以嘗試17、在自然語言處理中，命名實(shí)體識(shí)別的目的是什么？它在哪些領(lǐng)域有重要應(yīng)用？（）A.命名實(shí)體識(shí)別是找出文本中的特定實(shí)體，如人名、地名等，在信息檢索、問答系統(tǒng)等領(lǐng)域有應(yīng)用B.命名實(shí)體識(shí)別沒有目的，也沒有應(yīng)用領(lǐng)域C.不確定D.命名實(shí)體識(shí)別只是為了美觀，沒有實(shí)際用途18、機(jī)器翻譯是自然語言處理的重要應(yīng)用之一。假設(shè)要將一篇中文文章翻譯成英文。以下關(guān)于機(jī)器翻譯的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.機(jī)器翻譯可以分為基于規(guī)則的、基于統(tǒng)計(jì)的和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯在近年來取得了顯著的進(jìn)展，翻譯質(zhì)量大幅提高C.機(jī)器翻譯的結(jié)果總是完美無缺的，無需人工進(jìn)行任何修改和校對(duì)D.語境和文化背景對(duì)于機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確性有很大的影響19、在自然語言處理中，詞法分析是重要的基礎(chǔ)步驟。以下關(guān)于詞法分析的說法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.詞法分析包括詞的切分、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別B.詞法分析的目的是將文本分割為有意義的單詞和符號(hào)C.詞法分析對(duì)于理解文本的語法結(jié)構(gòu)沒有幫助D.詞法分析需要考慮詞的形態(tài)變化和詞類信息20、自然語言處理中的文本摘要生成旨在提取文本的關(guān)鍵信息。假設(shè)要為一篇長篇學(xué)術(shù)論文生成摘要，以下哪種方法可能更注重保留論文的核心觀點(diǎn)？（）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.以上方法效果相同二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述自然語言處理中語言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源及選擇原則。2、（本題5分）談?wù)勛匀徽Z言處理中提高語義角色標(biāo)注準(zhǔn)確率的方法。3、（本題5分）分析自然語言處理中機(jī)器翻譯的模型融合方法。4、（本題5分）談?wù)勛匀徽Z言處理中詞向量表示的維度選擇原則。5、（本題5分）論述自然語言處理中依存句法分析的多語言依存句法分析方法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析在自然語言處理的模型壓縮與量化技術(shù)對(duì)性能和精度的平衡，以及在實(shí)際應(yīng)用中的取舍策略。2、（本題5分）深入研究在自然語言處理的應(yīng)用（如智能文本校對(duì)系統(tǒng)）中，錯(cuò)別字檢測(cè)和語法錯(cuò)誤糾正等功能的實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)難點(diǎn)。3、（本題5分）分析在文本生成的主題控制中，如何根據(jù)給定的主題生成相關(guān)的文本內(nèi)容，同時(shí)保持語言的自然和連貫。4、（本題5分）分析在知識(shí)圖譜的知識(shí)推理中，如何利用已有的實(shí)體和關(guān)系進(jìn)行邏輯推理，發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)和關(guān)系。5、（本題5分）分析在文本相似度計(jì)算中，如何綜合考慮詞序、語義和語法等因素，選擇合適的算法和特征。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）自然語言處理中的語義角色標(biāo)注的多模態(tài)方法有哪些？論述它們的原理和優(yōu)勢(shì)，以及在自然語言理解中的應(yīng)用。2、（本題10分）自然語言處理中的語言歧義問題是一個(gè)常見的挑戰(zhàn)。論述語言歧義的類型和產(chǎn)生原因，以及自然語