人工智能自然语言技术练习(习题卷11)

试卷科目：人工智能自然语言技术练习人工智能自然语言技术练习(习题卷11)PAGE"pagenumber"pagenumber/SECTIONPAGES"numberofpages"numberofpages人工智能自然语言技术练习第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。[单选题]1.谓语动词句法成分关系特征（）A)路径和位置B)位置和动词原形C)框架和位置D)路径和框架答案:A解析:[单选题]2.以下四个说法中，哪个是GBDT的优点A)在分布稠密的数据集上，泛化能力和表达能力都很好；B)GBDT在高维稀疏的数据集上表现不佳；C)训练过程需要串行训练，只能在决策树内部采用一些局部并行的手段提高训练速度。D)不确定答案:A解析:[单选题]3.基于LDA主题模型的文本情感分析不包括()。A)文本转换B)主题提取和情感词提取C)主题情感摘要生成D)系统评测答案:A解析:[单选题]4.SVM中的代价参数C表示什么？A)交叉验证的次数B)用到的核函数C)在分类准确性和模型复杂度之间的权衡D)以上都不对答案:C解析:[单选题]5.美元货币符号?$?表示匹配字符串的()位置。A)结束B)开始C)中间D)表示货币的字符串答案:A解析:[单选题]6.下列算法中，训练数据集是无label的数据，是杂乱无章的，经过变换后变得有序，先无序，后有序是哪个算算法A)SVMB)逻辑回归C)线性回归D)聚类答案:D解析:[单选题]7.交叉检验的方法不包括以下几项A)口头信息、书面信息与实际状况之间的验证B)不同数据和信息之间的关系的合理性验证C)不同时间的关联数据之间的合理性验证D)同一个人对不同问题提供的信息的验证答案:D解析:[单选题]8.BP算法说的是那两个参数之间的误差率A)最大化实际输出与训练集的误差率B)最小化实际输出与训练集的误差率C)均值化实际输出与训练集的误差率D)范数化实际输出与训练集的误差率答案:B解析:[单选题]9.以下哪些是神经网络中的?超参数?？A)隐藏层的大小B)激活值C)权重D)偏置答案:A解析:[单选题]10.()是指从文本中抽取出特定的事件或事实信息。例如，从时事新闻报道中抽取出某一恐怖事件的基本信息，如时间、地点、事件制造者、受害人、袭击目标、伤亡人数等。A)文本分类B)文本聚类C)信息抽取D)信息过滤答案:C解析:[单选题]11.下列是对于Batch归一化的描述，其中它的流程步骤不包括下列哪个选项？A)求每个训练批次数据的均值B)求每个训练批次数据的方差C)使用求得的均值和方差对该批次的训练数据做归一化，获得0-1分布D)求每个训练批次的和答案:D解析:[单选题]12.马尔科夫链达到最稳定状态时，其稳定概率与（）无关A)初始转发B)中间状态C)当前状态D)最末状态答案:A解析:[单选题]13.关于对于数据切分的问题，以下说法正确的是？A)可以不设置训练集B)可以不设置测试集C)可以不设置验证集D)不确定答案:C解析:[单选题]14.Relu(RectifiedLinearUnit)又叫做什么A)随机纠正线性单元B)广义线性模型C)双曲正切D)修正线性单元函数答案:D解析:A选项指的是RRelu[单选题]15.katz指数又称ADL指数，由难到易分为（）类A)4B)5C)6D)7答案:C解析:[单选题]16.下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（）。A)不精确推理过程是从不确定的事实出发B)不精确推理过程最终能够推出确定的结论C)不精确推理过程是运用不确定的知识D)不精确推理过程最终推出不确定性的结论答案:B解析:[单选题]17.句法成分相关特征之一（）A)短语类型B)句法成分句子C)句法成分词D)句法成分词性答案:A解析:[单选题]18.NiLTK的安装步骤为()。A)安装NLP虚拟环境→安裝NLTK一→检查是否存在NLTK→下载NLTK数据包B)安装NLTK→安装NLP虚拟环境→检查是否存在NLTK→下载NLTK数据包C)安装NLP虚拟环境一安装NLTK一下载NLTK数据包一检查是否存在NLTKD)下载NLTK数据包→安装NLP虚拟环境→安装NLTK→检查是否存在NLTK答案:A解析:[单选题]19.梯度爆炸如何解决？？A)对于RNN，可以通过梯度截断，避免梯度消失B)可以通过添加正则项，避免梯度爆炸C)使用LSTM等自循环和门控制机制，避免梯度爆炸D)优化激活函数，譬如将sigmold改为relu，避免梯度消失答案:B解析:[单选题]20.格语法提供了一种用于分析特定句子（）的方法A)主旨B)含义C)成分D)类别答案:B解析:[单选题]21.NLP任务想要做的好，最基础的操作是什么A)文本的向量化B)下有任务的处理C)模型的选择D)都不正确答案:A解析:[单选题]22.以下哪个与支持向量机无关A)使用核函数B)将低维向量向高维向量转换C)使低维线性不可分的数据在高维线性可分D)使用向量的都叫支持向量机答案:D解析:[单选题]23.循环神经网络RNN的作用描述正确的是A)增大文本数量B)简化文本C)特征提取D)文本分类答案:C解析:[单选题]24.dropout作为常用的函数，它能起到什么作用A)没有激活函数功能B)一种正则化方式C)一种图像特征处理算法D)一种语音处理算法答案:B解析:[单选题]25.如果网络中遇到了梯度爆炸问题，下列选项中哪个可以很好的解决？A)梯度剪切，正则B)增加拟合数据C)增加训练数据维度D)增加隐藏层答案:A解析:[单选题]26.加入正则项，可以解决处理以下哪个问题A)正常拟合B)过拟合C)欠拟合D)不确定答案:B解析:[单选题]27.MSE(MeanSquareError)均方误差可以用到以下哪个算法当中A)逻辑回归B)GBDTC)聚类D)KNN答案:B解析:[单选题]28.虽然随机森林和GBDT都属于集成学习，他们有什么不同之处A)都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。B)组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成C)RF和GBDT在使用CART树时，可以是分类树或者回归树。D)不确定答案:B解析:[单选题]29.如果对图像进行池化，ksize=[1,4,4,1]那么图像会变成多大A)缩小到1/2B)扩大四倍C)扩大两倍D)缩小到1/16答案:D解析:[单选题]30.关于traintest.Dev数据集说法错误的是A)可以直接使用训练集来验证算子的准确率B)训练集用于算子的拟合C)验证集和测试集用来评判算子的准确度D)可以不配置验证集答案:A解析:[单选题]31.XGBoost中的节点的分裂方式A)枚举出了不同树结构的贪心法B)通过基尼系数C)通过信息增益D)通过信息增益比答案:A解析:[单选题]32.NLP可以说是人工智能中最难的一个方向，那么它的难体现在哪个地方A)语言的多样性，多变性等B)算力能力的提升C)数据量变得很大D)算法没有更新答案:A解析:[单选题]33.对于数据的处理过程过采样和欠采样可以解决什么问题的A)词向量化处理B)提取特征C)样本类别不平衡D)文本摘要处理答案:C解析:[单选题]34.K-Means最明显的缺点是什么？A)耗时耗内存B)耗时但是节省内存C)不耗时但是耗内存D)不耗时也不耗内存答案:A解析:[单选题]35.逻辑回归的损失函数是什么A)信息熵B)信息增益C)对数损失D)均方误差答案:C解析:[单选题]36.在NLP，处理句子文本时，哪种基于语法的文本句法分析方法可以用于名词短语检测等任务A)部分语音标注B)依存句法分析（DependencyParsing）和选取句法分析（ConstituencyParsing）C)SkipGram和N-Gram提取D)连续性词包答案:B解析:[单选题]37.Bagging的核心思想是什么A)核心思想为并行地训练一系列各自独立的同类模型，然后再将各个模型的输出结果按照某种策略进行聚合B)核心思想是并行地训练一系列各自独立的不同类模型，然后通过训练一个元模型(meta-model)来将各个模型输出结果进行结合C)不确定D)核心思想为串行地训练一系列前后依赖的同类模型，即后一个模型用来对前一个模型的输出结果进行纠正答案:A解析:[单选题]38.关于数据处理定理下列说法不正确的是A)若X、Y、Z组成一个马尔可夫链，则有I(X;Z)大于等于I(X;Y)B)若X、Y、Z组成一个马尔可夫链，则有I(X;Z小于等于I(X;Y)C)数据处理过程中熵不会增加D)通过数据处理后，一般只会增加信息的损失，最多保持原来的信息答案:A解析:[单选题]39.在模型训练的阶段，使用的优化算法中，超参数学习率会怎么变化A)保持不变B)持续较小C)持续增大D)不变答案:B解析:[单选题]40.在自然语言中，主要应用到的是深度学习神经网络是以下哪个A)ANNB)CNNC)RNND)XNN答案:C解析:[单选题]41.欧氏距离也可以叫做什么（）A)非负距离B)平面距离C)绝对值距离D)平方范数距离答案:D解析:[单选题]42.在TF-IDF计算中和哪些因素相关A)不确定B)词意C)词序D)词权重答案:D解析:[单选题]43.集成学习GBDT是很好的算法，同时也有很多优点，以下对其优点的描述A)在分布稠密的数据集上，泛化能力和表达能力都很好；B)GBDT在高维稀疏的数据集上表现不佳；C)训练过程需要串行训练，只能在决策树内部采用一些局部并行的手段提高训练速度。D)不确定答案:A解析:第2部分：多项选择题，共21题，每题至少两个正确答案,多选或少选均不得分。[多选题]44.Adaboost中有两种权重，体现在（）A)A:样本权重B)B:代价函数C)C:梯度下降D)D:弱分类器权重答案:AD解析:[多选题]45.Transformer中的encode层是由那几个构成的A)self-AttentionB)Attention层C)前馈神经网络D)CNN答案:AC解析:[多选题]46.seq2seq可以做机器翻译等之类的NLP任务，那么在编码器中可以用以下哪些模型做特征提取？A)CNNB)RNNC)LSTMD)SVM答案:ABC解析:[多选题]47.以下四个选项中，使用到了Transformer做特征提取模型有哪些A)BERTB)ALBERTC)GPTD)ELMO答案:ABC解析:[多选题]48.下列()是违约概率模型A)风险中性定价模型B)信用监测模型C)信用风险计算方法D)以上都正确答案:ABCD解析:[多选题]49.pytorch框架可用于解决以下哪些问题A)NLPB)CVC)DMD)都不能答案:ABC解析:[多选题]50.从区间[a,b]中随机获取一个x值，对于该操作，下列选项中描述正确的有哪些？A)取最小值的对数得到a的值B)取最小值的对数得到b的值C)取最大值的对数得到a的值D)取最大值的对数得到b的值答案:AD解析:[多选题]51.自然语言处理（NLP）中为什么要进行文本表示文本表示A)根本原因是计算机不方便对文本字符串进行处理B)便于机器学习C)良好的文本表示可以提升算法的效果D)无实际意义答案:ABC解析:[多选题]52.文本分类（基于表示方法）A)短文本表示B)One-hot表示C)词表示D)CBOW答案:BD解析:[多选题]53.线性函数归一化，是怎么去实现的A)将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上B)对原始数据的等比缩放C)使结果映射到[1,2]的范围D)以上都正确答案:AB解析:[多选题]54.下面那个是bert的训练任务A)编解码B)均方误差C)遮蔽语言模型D)下一句预测答案:CD解析:[多选题]55.词_袋_子模型的优点A)简单方便快速B)在语料充足的前提下，对于简单自然语言处理任务效果不错C)准确率较低D)无法关注词语间的顺序答案:AB解析:[多选题]56.情感分析的应用领域有（）A)商品评论B)舆情分析C)信息预测D)推荐系统答案:ABCD解析:[多选题]57.下列选项中关于tf.nn.SoftMax函数的描述以下正确的是哪些选项？A)用于多类别分类B)映射到概率空间C)压缩数据D)用于卷积层答案:ABC解析:[多选题]58.使用tensorflow关于实现交叉熵损失函数的API，以下选项正确的是哪些？A)entropy=-tf.reduce_sum(y_actual*tf.log(y_predict))B)entropy=-tf.reduce_mean(y_actual*tf.log(y_predict))C)entropy=-tf.reduce_max(y_actual*tf.log(y_predict))D)entropy=-tf.reduce_any(y_actual*tf.log(y_predict))答案:AB解析:[多选题]59.专家系统的结构包含哪些？A)人机界面和知识库B)推理机C)动态数据库D)知识库答理系统和解释模块答案:ABCD解析:[多选题]60.CBOW模型的神经网络包含了（）A)输入层B)隐藏层C)输出层D)全连接层答案:ABC解析:[多选题]61.下列关于数据归一化的描述，正确的选项有哪些？A)归一化可以预防过拟合B)归一化没有实质作用C)归一化将所有数据样本值缩放到0-1之间D)归一化是一种激活函数答案:AC解析:[多选题]62.使用了Transformer做特征提取的预训练模型有哪些A)BERTB)ALBERTC)GPTD)ELMO答案:ABC解析:[多选题]63.文档是怎么生成的？A)首先需要列出几个主题B)然后以一定概率选择主题C)以一定概率选择主题中会包括的促会D)组成一篇文章答案:ABCD解析:[多选题]64.在工业中，NLP有哪些应用落地较好？A)语音识别B)自动翻译C)控制装置D)人脸识别答案:ABC解析:第3部分：判断题，共24题，请判断题目是否正确。[判断题]65.BERT使用的单向的TransformerA)正确B)错误答案:对解析:[判断题]66.深度学习可以同时应用在图像和自然语言领域A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]67.一个字符的Unicode编码是确定的A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]68.采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]69.神经网络的一般三要素：输入层、隐藏层和输出层A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]70.过多增加隐层和神经元节点会带来更好的结果A)正确B)错误答案:错解析:[判断题]71.在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]72.KNN模型训练所消耗的时间跟选择的K有关A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]73.神经网络的一般结构是由输入层、隐藏层(神经元)、输出层构成的A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]74.文本向量化按照向量化的粒度可以将其分为以字单位、以词为单位和以句子为单位向量表达。对A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]75.GPT并不是预训练模型A)正确B)错误答案:错解析:[判断题]76.CNN不能做文本特征提取，只适用于图像A)正确B)错误答案:错解析:[判断题]77.深度学习的应用非常的广泛，例如：文本分类等任务A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]78.基于机器学习的分类方法，指通过专家经验，依靠人工提取规则进行的分类。错A)正确B)错误答案:错解析:[判断题]79.最大概率法在拥有大量标注语料的前提下，可以在一定程度上避免切分歧义A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]80.正则表达式也可以称为规则表达式。对A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]81.使用softmax会使得输出单元从多个变成了一个A)正确B)错误答案:错解析:[判断题]82.中括号?[]?表示可以匹配多个字符，表示包含在中括号内部的字符都会被匹配。对A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]83.模型太过于复杂的话，会造成欠拟合A)正确B)错误答案:错解析:[判断题]84.TextRank算法的基本思想来自Google的PageRank算法。对A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]85.随机森林中是由多棵树构成的A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]86.PCA中文名称主成分分析A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]87.HMM模型包括三个基本问题，分别为概率计算问题，学习问题，预测问题。A)正确B)错误答案:对解析:[判断题]88.基于规则的标注方法是较早的一种词性标注方法，这种方法需要获取能表达一定的上下文关系及其相关语境的规则库。对A)正确B)错误答案:对解析:第4部分：问答题，共10题，请在空白处填写正确答案。[问答题]89.简要叙述NLTK的主要功能。答案:获取语料库、获取语料库、字符串处理、词性标注、分类、