北京邮电大学《自然语言理解》2022-2023学年期末试卷

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2022-2023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、对于文本分类中的特征工程，除了词袋模型和TF-IDF，以下哪种方法也可以提取有效的特征？A.词性标注B.命名实体识别C.以上都是D.以上都不是2、在自然语言处理中，如何提高模型对噪声和错误输入的鲁棒性？A.增加训练数据中的噪声B.使用正则化技术C.采用多模态信息D.以上都是3、对于文本分类中的可解释性问题，以下哪种方法能够帮助理解模型的决策过程？A.特征重要性分析B.可视化隐藏层C.示例解释D.以上都是4、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5、自然语言处理中的语言模型的训练数据来源有哪些？如何选择合适的训练数据？A.训练数据来源有文本语料库等，根据任务需求选择合适数据，提高模型性能。B.语言模型训练数据随机选择，没有特定来源。C.不确定。D.语言模型不需要训练数据。6、对于自然语言处理中的模型评估，以下哪种交叉验证方法能够更有效地利用数据？A.K折交叉验证B.留一交叉验证C.随机交叉验证D.以上都是7、在信息抽取中，若要从非结构化文本中提取结构化的知识，以下哪个技术是关键？A.命名实体识别B.关系抽取C.事件抽取D.以上都是8、在自然语言处理中，情感分析的目的是什么？情感分析可以应用于哪些场景？A.情感分析判断文本的情感倾向，可应用于舆情监测、产品评价等场景，为决策提供参考。B.情感分析没有目的，也没有应用场景。C.不确定。D.情感分析只是为了娱乐，没有实际价值。9、在机器翻译的解码器中，以下哪种策略能够生成更符合语法和语义的译文？A.贪心搜索B.集束搜索C.采样D.以上都是10、自然语言处理中，当进行文本分类时，以下哪种正则化方法常用于防止过拟合？A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.以上都是11、在自然语言处理中，机器翻译中的领域适应是指什么？有哪些方法可以实现？A.领域适应是使机器翻译适应特定领域，方法有领域特定数据训练、特征选择等，提高翻译质量。B.领域适应没有意义，方法也不可行。C.不确定。D.领域适应只是简单的翻译特定领域的文本，没有方法。12、自然语言处理中的命名实体识别中的跨语言识别是如何实现的？有哪些挑战？A.跨语言识别通过利用多语言资源、跨语言模型等实现，挑战包括语言差异、数据不足等。B.跨语言识别无法实现，挑战也不存在。C.不确定。D.跨语言识别只是简单的识别不同语言的实体，没有挑战。13、在自然语言处理的应用中，若要实现智能写作助手，以下哪个功能是关键？A.语法检查B.词汇推荐C.以上都是D.以上都不是14、在自然语言处理的模型压缩中，以下哪种技术可以减少模型的参数数量而不显著降低性能？A.量化B.剪枝C.知识蒸馏D.以上都是15、在文本生成中，为了提高生成文本的多样性，以下哪种方法可能有效？A.引入随机噪声B.使用不同的起始状态C.以上都是D.以上都不是16、在信息抽取中，若要抽取文本中的关系三元组，以下哪种方法较为有效？A.基于深度学习的关系抽取B.基于模板的关系抽取C.两者结合D.以上都不是17、对于文本的句法分析，以下哪种方法能够更准确地构建句子的语法结构？A.基于规则的句法分析B.基于概率的句法分析C.深度学习的句法分析D.以上方法效果相同18、在文本分类中，以下哪种情况可能导致模型过拟合？A.训练数据过少B.模型过于复杂C.特征选择不当D.以上都是19、当处理文本中的指代消解问题时，以下哪种信息对于确定指代对象至关重要？A.上下文语义B.语法结构C.词汇共现D.以上都是20、自然语言处理中，当进行文本分类时，以下哪种方法可以处理变长的文本输入？A.固定长度的向量表示B.动态长度的向量表示C.序列到序列模型D.以上都不是二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）解释什么是自然语言处理中的增量学习，说明其在模型更新和适应新数据中的作用，并分析其面临的挑战。2、（本题10分）在知识图谱的更新和维护中，自然语言处理技术如何发挥作用？请说明相关方法和技术，并举例说明其应用场景。3、（本题10分）解释什么是语言生成的多样性控制，说明控制语言生成多样性的方法和技术，并分析其在对话系统中的重要性。4、（本题10分）在情感分析中，如何捕捉文本中的隐含情感和微妙情感变化？请说明相关方法和技术，并举例说明其应用。三、分析题（本大题共2个小题，共20分