北京邮电大学《自然语言处理》2023-2024学年期末试卷

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《自然语言处理》2023-2024学年期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在自然语言处理中，如何评估模型对语义关系的理解能力？A.通过关系分类任务B.进行语义推理测试C.分析模型的输出解释D.以上都是2、对于一个新的领域文本，要快速构建适应该领域的自然语言处理模型，以下哪种方法可行？A.迁移学习B.从零开始训练C.手动标注大量数据D.以上都不是3、对于命名实体识别中的小样本学习问题，以下哪种技术能够提高模型的泛化能力？A.元学习B.迁移学习C.自监督学习D.以上都是4、在自然语言处理中，语义相似度计算中的语义表示方法有哪些？不同方法的特点是什么？A.语义表示方法有词向量、语义网络等，特点在表达能力、计算效率等方面不同。B.语义相似度计算没有语义表示方法，也没有特点。C.不确定。D.语义表示方法不重要，也没有特点。5、自然语言处理中的语言模型的平滑技术有哪些？不同技术的作用是什么？A.平滑技术有加法平滑、Good-Turing平滑等，作用是解决数据稀疏问题，提高模型性能。B.语言模型没有平滑技术，也没有作用。C.不确定。D.平滑技术不重要，也没有作用。6、对于文本分类中的深度模型，以下哪种架构能够更好地捕捉长序列信息？A.Transformer架构B.LSTM架构C.GRU架构D.以上都是7、当利用深度学习进行自然语言处理时，以下哪种正则化方法能够防止过拟合？A.DropoutB.L1和L2正则化C.早停法D.以上都是8、当处理文本中的隐喻和修辞手法时，以下哪种自然语言处理技术面临较大挑战？A.语义理解B.句法分析C.情感分析D.以上都是9、在自然语言处理中，机器翻译中的多语言翻译是如何实现的？有哪些挑战？A.多语言翻译通过构建多语言模型等实现，挑战包括语言差异、数据稀缺等。B.多语言翻译无法实现，挑战也不存在。C.不确定。D.多语言翻译只是简单的翻译多个语言，没有挑战。10、在情感分析的应用场景中，以下哪个领域对于准确判断情感倾向的需求最为迫切？A.电商评论B.社交媒体C.客户服务D.以上都是11、对于知识图谱的构建，以下哪个步骤是关键的基础工作？A.实体识别B.关系抽取C.属性抽取D.以上都是12、自然语言处理中，当进行文本摘要生成时，以下哪种方法能够更好地捕捉文本的关键信息？A.抽取式摘要B.生成式摘要C.混合式摘要D.以上都不是13、在文本聚类任务中，若要将大量文本自动分组为不同的类别，以下哪种算法较为常用？A.K-Means算法B.层次聚类算法C.密度聚类算法D.以上算法都常用14、在命名实体识别任务中，以下哪种特征对于识别效果的提升有较大帮助？A.词性特征B.上下文特征C.词形特征D.以上都是15、在自然语言处理中，模型的可解释性是一个重要问题。以下哪种方法可以增强模型的可解释性？A.可视化模型的中间输出B.分析模型的参数C.与基于规则的方法结合D.以上都是16、对于文本相似度计算，若要比较两篇长文章的相似程度，以下哪种方法较为准确？A.基于词频的方法B.基于语义理解的方法C.编辑距离计算D.以上方法都不准确17、在自然语言处理中，问答系统的关键技术有哪些？问答系统的性能如何评估？A.问答系统关键技术包括问题理解、答案检索等，性能可通过准确率、召回率等指标评估。B.问答系统没有关键技术，也无法评估性能。C.不确定。D.问答系统只是简单的搜索，没有技术和评估方法。18、对于文本摘要生成，若要从一篇长文章中提取出关键内容并生成简洁的摘要，以下哪种策略较为有效？A.抽取式摘要B.生成式摘要C.混合式摘要D.以上策略效果相同19、在情感分析中，若要处理社交媒体中的表情符号和网络用语，以下哪种方法能够有效？A.构建专门的词典B.利用预训练模型C.结合上下文理解D.以上都是20、当进行文本聚类时，若要确定最佳的聚类数量，以下哪种方法可以参考？A.肘部法则B.轮廓系数C.密度估计D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）简述自然语言处理中文本分类的流程及关键技术。2、（本题10分）详细阐述自然语言处理中的多模态信息融合在情感分析中的应用，如结合文本和图像进行情感判断，并说明其效果。3、（本题10分）解释自然语言处理中语义角色标注的语义层次结构。4、（本题10分）分析自然语言处理中问答系统的扩展性问题。三、分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（