華中農(nóng)業(yè)大學(xué)《自然語(yǔ)言處理與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)華中農(nóng)業(yè)大學(xué)《自然語(yǔ)言處理與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(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2分，共40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、關(guān)于自然語(yǔ)言的信息抽取，假設(shè)要從大量的網(wǎng)頁(yè)文本中提取出關(guān)鍵的人物、地點(diǎn)、時(shí)間等信息。文本的格式和結(jié)構(gòu)多種多樣。以下哪種信息抽取技術(shù)在這種復(fù)雜的情況下可能更有效？（）A.基于正則表達(dá)式的抽取方法，定義模式匹配規(guī)則B.基于命名實(shí)體識(shí)別的方法，識(shí)別特定類型的實(shí)體C.基于深度學(xué)習(xí)的序列標(biāo)注方法，標(biāo)注文本中的關(guān)鍵信息D.手動(dòng)從文本中挑選關(guān)鍵信息，不使用自動(dòng)化技術(shù)2、在自然語(yǔ)言處理的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)，需要考慮語(yǔ)言的主觀性、諷刺和夸張等表達(dá)方式。同時(shí)，要能夠區(qū)分不同強(qiáng)度的情感。以下哪種情感分析方法在處理這種復(fù)雜的情感表達(dá)時(shí)更為準(zhǔn)確？（）A.基于詞典的情感分析B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)分類器的情感分析C.基于深度學(xué)習(xí)的情感分析模型D.依靠人工判斷3、自然語(yǔ)言處理中的問(wèn)答系統(tǒng)旨在回答用戶提出的問(wèn)題。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)智能客服的問(wèn)答系統(tǒng)。以下關(guān)于問(wèn)答系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.問(wèn)答系統(tǒng)需要對(duì)用戶的問(wèn)題進(jìn)行理解和解析，提取關(guān)鍵信息B.可以通過(guò)檢索知識(shí)庫(kù)、運(yùn)用推理算法等來(lái)生成回答C.問(wèn)答系統(tǒng)能夠回答任何類型的問(wèn)題，無(wú)論問(wèn)題多么復(fù)雜和模糊D.不斷更新和優(yōu)化知識(shí)庫(kù)對(duì)于提高問(wèn)答系統(tǒng)的性能至關(guān)重要4、在知識(shí)圖譜的補(bǔ)全任務(wù)中，以下哪種方法能夠利用已有實(shí)體和關(guān)系進(jìn)行推斷？（）A.基于路徑的推理B.基于嵌入的推理C.基于規(guī)則的推理D.以上都是5、在自然語(yǔ)言處理的篇章理解任務(wù)中，比如理解一篇議論文的結(jié)構(gòu)和邏輯關(guān)系。需要綜合分析段落之間的銜接和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。以下哪種技術(shù)可能有助于實(shí)現(xiàn)更深入的篇章理解？（）A.基于圖結(jié)構(gòu)的表示和分析B.利用深度學(xué)習(xí)模型捕捉長(zhǎng)距離依賴C.結(jié)合篇章級(jí)的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.以上都是6、在自然語(yǔ)言處理中，知識(shí)融合是整合多源知識(shí)的過(guò)程。假設(shè)要將來(lái)自不同知識(shí)庫(kù)和文本的知識(shí)進(jìn)行融合，以下關(guān)于知識(shí)融合的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)實(shí)體對(duì)齊、關(guān)系匹配等技術(shù)來(lái)消除知識(shí)的不一致和冗余B.知識(shí)融合能夠提供更全面、準(zhǔn)確的知識(shí)表示，支持更復(fù)雜的自然語(yǔ)言處理任務(wù)C.知識(shí)融合只適用于結(jié)構(gòu)化的知識(shí)源，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化的文本知識(shí)無(wú)法處理D.融合后的知識(shí)需要進(jìn)行驗(yàn)證和更新，以保證其有效性和時(shí)效性7、在自然語(yǔ)言處理的文本聚類中，將相似的文本歸為一組。假設(shè)要對(duì)一批新聞文章進(jìn)行聚類，以下關(guān)于文本聚類方法的描述，正確的是：（）A.基于距離的聚類方法如K-Means對(duì)初始聚類中心的選擇不敏感B.層次聚類方法能夠清晰地展示聚類的層次結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度高C.文本聚類不需要進(jìn)行特征提取和降維，直接使用原始文本數(shù)據(jù)即可D.聚類結(jié)果的評(píng)估只看聚類的數(shù)量，不考慮聚類的質(zhì)量和合理性8、自然語(yǔ)言處理中的跨語(yǔ)言處理涉及不同語(yǔ)言之間的轉(zhuǎn)換和理解。假設(shè)要將一篇法語(yǔ)文章翻譯成中文。以下關(guān)于跨語(yǔ)言處理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以利用機(jī)器翻譯技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言的文本轉(zhuǎn)換B.跨語(yǔ)言處理需要考慮語(yǔ)言之間的語(yǔ)法、詞匯和語(yǔ)義差異C.目前的跨語(yǔ)言處理技術(shù)能夠完全消除語(yǔ)言障礙，實(shí)現(xiàn)完美的轉(zhuǎn)換D.跨語(yǔ)言處理在國(guó)際交流、多語(yǔ)言信息檢索等領(lǐng)域有重要應(yīng)用9、在情感分析中，除了基于詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，還有哪種新興的方法？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的方法B.基于規(guī)則的方法C.基于統(tǒng)計(jì)的方法D.以上都不是10、在自然語(yǔ)言處理中，詞法分析是重要的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)我們面對(duì)一段包含大量專業(yè)術(shù)語(yǔ)和新詞匯的文本，需要準(zhǔn)確地識(shí)別單詞的形態(tài)和詞性。以下哪種方法在處理這種復(fù)雜的詞法分析任務(wù)時(shí)可能表現(xiàn)更出色？（）A.基于規(guī)則的詞法分析方法，通過(guò)編寫詳細(xì)的規(guī)則來(lái)處理各種情況B.基于統(tǒng)計(jì)的詞法分析方法，利用大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練模型C.混合方法，結(jié)合規(guī)則和統(tǒng)計(jì)的優(yōu)勢(shì)D.完全依賴人工進(jìn)行詞法分析，不使用任何自動(dòng)化方法11、在自然語(yǔ)言處理中，詞法分析的主要任務(wù)是什么？它對(duì)后續(xù)的自然語(yǔ)言處理流程有哪些重要影響？（）A.詞法分析主要是將文本分割成單詞，為后續(xù)處理提供基礎(chǔ)，影響句法分析和語(yǔ)義理解等環(huán)節(jié)B.詞法分析只是簡(jiǎn)單地統(tǒng)計(jì)單詞數(shù)量，對(duì)后續(xù)處理沒(méi)有影響C.不確定D.詞法分析的任務(wù)是翻譯文本，對(duì)其他環(huán)節(jié)影響不大12、在自然語(yǔ)言處理的文本相似度計(jì)算中，需要衡量?jī)善谋镜南嗨瞥潭?。假設(shè)要比較兩篇關(guān)于同一主題但表達(dá)方式不同的文章的相似度，需要考慮詞匯、句法和語(yǔ)義等多個(gè)層面的相似性。同時(shí)，要能夠處理文本長(zhǎng)度和結(jié)構(gòu)的差異。以下哪種文本相似度計(jì)算方法在處理這種復(fù)雜的文本比較任務(wù)時(shí)更能準(zhǔn)確反映文本之間的相似性？（）A.基于詞匯匹配的相似度計(jì)算B.基于句法結(jié)構(gòu)的相似度計(jì)算C.基于語(yǔ)義理解的相似度計(jì)算D.綜合多種方法的相似度計(jì)算13、文本分類是自然語(yǔ)言處理中的常見(jiàn)任務(wù)。假設(shè)要將大量的新聞文章分為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別，以下關(guān)于文本分類的描述，正確的是：（）A.可以使用手工提取的特征結(jié)合傳統(tǒng)分類算法進(jìn)行文本分類，效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類中能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，但對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)集表現(xiàn)不佳C.文本分類的結(jié)果只取決于所選擇的分類算法，與數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程無(wú)關(guān)D.不同類別的文本在特征分布上沒(méi)有明顯差異，因此分類難度較大14、在自然語(yǔ)言處理的信息過(guò)濾中，去除無(wú)關(guān)和不需要的信息。假設(shè)要從大量的網(wǎng)頁(yè)文本中過(guò)濾掉廣告和垃圾信息，以下關(guān)于信息過(guò)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(zhǔn)確地過(guò)濾掉所有不需要的信息B.利用機(jī)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(guò)濾的準(zhǔn)確性和召回率C.信息過(guò)濾不需要考慮文本的語(yǔ)義和上下文，只關(guān)注關(guān)鍵詞即可D.信息過(guò)濾對(duì)提高信息的質(zhì)量和可用性沒(méi)有幫助15、自然語(yǔ)言處理中的語(yǔ)言模型的評(píng)估指標(biāo)有哪些？如何選擇合適的評(píng)估指標(biāo)？（）A.評(píng)估指標(biāo)有困惑度等，根據(jù)任務(wù)需求選擇合適指標(biāo)，評(píng)估模型性能B.語(yǔ)言模型沒(méi)有評(píng)估指標(biāo)，也無(wú)法選擇C.不確定D.語(yǔ)言模型評(píng)估指標(biāo)不重要，也不需要選擇16、在自然語(yǔ)言處理的低資源語(yǔ)言處理任務(wù)中，由于數(shù)據(jù)稀缺，模型訓(xùn)練面臨挑戰(zhàn)。假設(shè)要處理一種使用人數(shù)較少的少數(shù)民族語(yǔ)言，需要在有限的數(shù)據(jù)下構(gòu)建有效的語(yǔ)言處理模型。同時(shí)，要利用相關(guān)語(yǔ)言的知識(shí)和資源進(jìn)行輔助。以下哪種方法在處理低資源語(yǔ)言時(shí)更能提高模型的性能和泛化能力？（）A.遷移學(xué)習(xí)B.零樣本學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.以上方法綜合運(yùn)用17、對(duì)于一個(gè)文本分類問(wèn)題，若要提高模型的泛化能力，以下哪種策略是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.模型融合D.以上都是18、自然語(yǔ)言處理中的命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)具有重要意義。假設(shè)要在一段文本中識(shí)別出人名、地名和組織機(jī)構(gòu)名等實(shí)體，以下關(guān)于命名實(shí)體識(shí)別的描述，正確的是：（）A.基于詞典的方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別所有類型的命名實(shí)體，不受領(lǐng)域和語(yǔ)境的影響B(tài).深度學(xué)習(xí)模型在處理長(zhǎng)文本和復(fù)雜語(yǔ)境下的命名實(shí)體識(shí)別時(shí)表現(xiàn)不佳C.命名實(shí)體識(shí)別的結(jié)果可以直接用于知識(shí)圖譜的構(gòu)建和信息檢索等任務(wù)D.命名實(shí)體識(shí)別只關(guān)注實(shí)體的類型，不考慮實(shí)體之間的關(guān)系19、對(duì)于一個(gè)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行高效的存儲(chǔ)和檢索，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是合適的？（）A.哈希表B.B樹C.倒排文件D.以上都可以20、語(yǔ)義角色標(biāo)注是自然語(yǔ)言處理中的一項(xiàng)任務(wù)，用于確定句子中實(shí)體與動(dòng)作之間的關(guān)系。假設(shè)我們要分析一個(gè)關(guān)于事件的句子，以下哪種方法在語(yǔ)義角色標(biāo)注中可能更有助于準(zhǔn)確識(shí)別實(shí)體和其對(duì)應(yīng)的角色？（）A.基于詞典的方法B.基于特征工程的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于語(yǔ)法規(guī)則的方法二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）談?wù)勛匀徽Z(yǔ)言處理中提高詞性標(biāo)注準(zhǔn)確率的方法。2、（本題5分）闡述自然語(yǔ)言處理中機(jī)器翻譯的神經(jīng)機(jī)器翻譯方法的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。3、（本題5分）闡述自然語(yǔ)言處理中文本聚類的聚類有效性評(píng)估方法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）請(qǐng)深入分析情感分析中，如何利用深度學(xué)習(xí)模型有效地捕捉文本中的上下文信息以及情感傾向，并闡述可能面臨的挑戰(zhàn)和解決方法。2、（本題5分）詳細(xì)探討在文本的信息抽取中，事件觸發(fā)詞識(shí)別和事件元素抽取的關(guān)鍵技術(shù)和方法，以及它們之間的協(xié)同關(guān)系和對(duì)信息抽取效果的影響。3、（本題5分）分析在自然語(yǔ)言處理的可解釋性方面，如何解釋模型的決策過(guò)程和輸出結(jié)果，增強(qiáng)用戶對(duì)模型的信任。4、（本題5分）分析在文本的指代消解任務(wù)中，利用上下文信息和語(yǔ)義關(guān)系來(lái)解決指代模糊問(wèn)題的方法和技術(shù)，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用。5、（本題5分）分析自然語(yǔ)言處理中的元學(xué)習(xí)方法，如何快速適應(yīng)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。四、論述題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、