西藏農(nóng)牧學(xué)院《自然語(yǔ)言處理課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(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5頁(yè)西藏農(nóng)牧學(xué)院

《自然語(yǔ)言處理課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、對(duì)于機(jī)器翻譯系統(tǒng)，評(píng)價(jià)其性能的常用指標(biāo)之一是BLEU值。以下關(guān)于BLEU值的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.BLEU值越高，表示翻譯質(zhì)量越好B.BLEU值只考慮譯文與參考譯文的詞匯匹配程度C.BLEU值計(jì)算時(shí)需要多個(gè)參考譯文D.BLEU值不受譯文長(zhǎng)度的影響2、在自然語(yǔ)言處理的語(yǔ)言模型評(píng)估指標(biāo)中，選擇合適的指標(biāo)對(duì)于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)語(yǔ)言模型在生成自然語(yǔ)言文本方面的能力，需要考慮文本的流暢性、合理性和多樣性等多個(gè)方面。同時(shí)，要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的評(píng)估指標(biāo)。以下哪種評(píng)估指標(biāo)在評(píng)估語(yǔ)言模型的生成能力時(shí)更能全面反映模型的性能？（）A.困惑度B.BLEU得分C.ROUGE得分D.以上指標(biāo)結(jié)合使用3、對(duì)于自然語(yǔ)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(shí)保持性能？（）A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上都是4、自然語(yǔ)言處理中，當(dāng)進(jìn)行機(jī)器閱讀理解時(shí)，以下哪個(gè)模型結(jié)構(gòu)能夠更好地理解文本的上下文信息？（）A.TransformerB.LSTMC.GRUD.以上都可以5、在自然語(yǔ)言處理的情感分類中，假設(shè)要將電影評(píng)論分為積極、消極和中性三類，以下關(guān)于情感分類的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在情感分類中已經(jīng)被深度學(xué)習(xí)算法完全取代，沒有應(yīng)用價(jià)值B.深度學(xué)習(xí)模型在處理不平衡的情感數(shù)據(jù)集時(shí)能夠自動(dòng)調(diào)整權(quán)重，保證分類的準(zhǔn)確性C.情感分類只需要考慮文本中的情感詞，不需要考慮文本的整體語(yǔ)境D.不同的情感分類方法在不同的數(shù)據(jù)集和應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)相同，沒有差異6、在信息抽取任務(wù)中，若要從一段文本中提取出人物、地點(diǎn)和事件等關(guān)鍵信息，以下哪種方法通常會(huì)被使用？（）A.正則表達(dá)式B.命名實(shí)體識(shí)別C.句法分析D.語(yǔ)義理解7、在自然語(yǔ)言處理中，語(yǔ)義相似度計(jì)算中的語(yǔ)義表示方法有哪些？不同方法的特點(diǎn)是什么？（）A.語(yǔ)義表示方法有詞向量、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)等，特點(diǎn)在表達(dá)能力、計(jì)算效率等方面不同B.語(yǔ)義相似度計(jì)算沒有語(yǔ)義表示方法，也沒有特點(diǎn)C.不確定D.語(yǔ)義表示方法不重要，也沒有特點(diǎn)8、對(duì)于一個(gè)中文文本，要進(jìn)行分詞處理，以下哪種分詞方法能夠更好地處理未登錄詞？（）A.基于詞典的分詞B.基于統(tǒng)計(jì)的分詞C.基于理解的分詞D.以上都不是9、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10、對(duì)于文本相似度計(jì)算，若要比較兩篇較長(zhǎng)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11、在自然語(yǔ)言生成的任務(wù)中，比如為一款新的電子產(chǎn)品生成詳細(xì)的產(chǎn)品說(shuō)明，需要考慮語(yǔ)言的準(zhǔn)確性、流暢性和吸引力。假設(shè)這款產(chǎn)品具有獨(dú)特的功能和特點(diǎn)，需要在說(shuō)明中突出展示。以下哪種方法可能有助于生成高質(zhì)量的產(chǎn)品說(shuō)明？（）A.使用預(yù)定義的模板和規(guī)則B.基于統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)言模型C.基于深度學(xué)習(xí)的生成模型，如Transformer架構(gòu)D.隨機(jī)生成文本，然后進(jìn)行篩選和修改12、自然語(yǔ)言處理中的問(wèn)答系統(tǒng)需要理解用戶的問(wèn)題并給出準(zhǔn)確的答案。假設(shè)一個(gè)問(wèn)答系統(tǒng)接收到“明天北京的天氣如何？”的問(wèn)題，以下關(guān)于問(wèn)答系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.問(wèn)答系統(tǒng)可以直接在大量文本中搜索包含關(guān)鍵詞的句子作為答案，無(wú)需進(jìn)行語(yǔ)義理解B.利用知識(shí)圖譜和語(yǔ)義推理能夠提高問(wèn)答系統(tǒng)回答復(fù)雜問(wèn)題的能力，但構(gòu)建知識(shí)圖譜成本高且難度大C.問(wèn)答系統(tǒng)的性能只取決于所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模，與算法和模型無(wú)關(guān)D.問(wèn)答系統(tǒng)給出的答案一定是準(zhǔn)確和完整的，不需要用戶進(jìn)一步核實(shí)13、關(guān)于自然語(yǔ)言的語(yǔ)義理解，假設(shè)面對(duì)一個(gè)含義模糊、多義詞較多的句子，需要準(zhǔn)確推斷出其真正的語(yǔ)義。以下哪種語(yǔ)義理解技術(shù)在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時(shí)可能更有效？（）A.基于詞典的語(yǔ)義分析，查詢?cè)~典中單詞的定義B.基于語(yǔ)料庫(kù)的語(yǔ)義消歧，利用大規(guī)模文本數(shù)據(jù)確定詞義C.基于知識(shí)圖譜的語(yǔ)義推理，借助知識(shí)關(guān)系推斷語(yǔ)義D.單純依靠上下文猜測(cè)語(yǔ)義，不借助任何輔助工具14、當(dāng)處理中文自然語(yǔ)言時(shí)，以下哪種方法對(duì)于解決漢字的多義性問(wèn)題較為有效？（）A.基于詞典的消歧B.利用上下文語(yǔ)境C.深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)D.以上方法結(jié)合使用15、自然語(yǔ)言處理中，當(dāng)進(jìn)行語(yǔ)義角色標(biāo)注時(shí)，以下哪個(gè)因素會(huì)對(duì)標(biāo)注結(jié)果產(chǎn)生重要影響？（）A.詞匯語(yǔ)義B.句法結(jié)構(gòu)C.上下文信息D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋自然語(yǔ)言處理中句法分析在理解復(fù)雜句子中的作用。2、（本題5分）解釋自然語(yǔ)言處理中語(yǔ)言模型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法。3、（本題5分）論述自然語(yǔ)言處理中對(duì)話系統(tǒng)的個(gè)性化交互方法。4、（本題5分）解釋什么是句法分析，說(shuō)明句法分析的目的和常見的句法分析算法，如基于概率的算法和基于規(guī)則的算法，并分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）自然語(yǔ)言處理中的語(yǔ)言模型自適應(yīng)技術(shù)，旨在使模型能夠快速適應(yīng)新的領(lǐng)域和任務(wù)，是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究方向。論述語(yǔ)言模型自適應(yīng)的方法和策略，如領(lǐng)域自適應(yīng)、任務(wù)自適應(yīng)、Few-Shot自適應(yīng)等，以及在實(shí)際應(yīng)用中的效果和優(yōu)化方法，同時(shí)探討如何解決自適應(yīng)過(guò)程中的過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題。2、（本題5分）自然語(yǔ)言處理在城市規(guī)劃領(lǐng)域，如公眾意見收集分析、規(guī)劃文件生成等方面有應(yīng)用前景。請(qǐng)論述自然語(yǔ)言處理在城市規(guī)劃中的作用和實(shí)現(xiàn)方式，分析其在處理多樣化的公眾意見和復(fù)雜的規(guī)劃文本時(shí)面臨的挑戰(zhàn)，以及如何為城市規(guī)劃決策提供更有效的信息。3、（本題5分）情感分析在影視評(píng)論分析中有何價(jià)值？論述自然語(yǔ)言處理技術(shù)如何進(jìn)行影視評(píng)論的情感分析，以及對(duì)影視產(chǎn)業(yè)的影響。4、（本題5分）自然語(yǔ)言處理中的信息抽取旨在從大量文本中提取有用的信息，如人物、事件、時(shí)間等。請(qǐng)論述信息抽取的主要技術(shù)和方法，包括基于模板、基于規(guī)則和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，分析其在實(shí)際應(yīng)用中的復(fù)雜性和準(zhǔn)確性，以及如何應(yīng)對(duì)信息的不確定性和模糊性。5、（本題5分）自然語(yǔ)言處理中的詞向量表示對(duì)于語(yǔ)言理解和處理至關(guān)重要。論述詞向量的生成方法和特點(diǎn)，如Word2Vec、GloVe等。分析詞向量在文本分類、情感分析等任務(wù)中的應(yīng)用價(jià)值及局限性。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析在文本摘要的抽取式和生成式方法中，各自的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景，以及如何結(jié)合使用提高摘要質(zhì)量。2、