邯郸学院《综合布线与系统集成设计》2021-2022学年期末试卷

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《综合布线与系统集成设计》2021-2022学年期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三总分得分一、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、对于文本分类中的小样本学习问题，以下哪种技术可能有助于提高模型的性能？A.迁移学习B.元学习C.自监督学习D.以上都是2、自然语言处理中的信息抽取中的关系抽取是指什么？有哪些方法可以实现？A.关系抽取提取文本中实体之间的关系，方法有基于规则、机器学习等，用于知识图谱构建。B.关系抽取没有意义，方法也不可行。C.不确定。D.关系抽取只是概念，没有实际用途。3、对于文本情感分析中的细粒度情感分析，以下哪种说法是正确的？A.只关注文本整体的积极或消极情感B.分析文本中针对不同对象的具体情感C.不需要考虑文本的上下文信息D.比粗粒度情感分析更简单4、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5、在信息检索中，倒排索引是一种常用的数据结构。以下关于倒排索引的说法，哪一个是错误的？A.倒排索引可以快速查找包含特定关键词的文档B.倒排索引的构建需要对文本进行分词和词频统计C.倒排索引只能用于文本检索，不能用于图像检索D.倒排索引可以提高信息检索的效率6、对于问答系统中的知识融合问题，以下哪种技术能够整合多源知识？A.本体匹配B.知识图谱融合C.信息抽取与整合D.以上都是7、自然语言处理中的文本生成中的主题控制是如何实现的？有哪些方法可以实现？A.主题控制通过设置主题关键词、使用特定模型等实现，满足不同主题的文本生成需求。B.文本生成没有主题控制，方法也不可行。C.不确定。D.主题控制不重要，也没有方法实现。8、在情感分析中，若要处理跨领域的情感数据，以下哪种方法可以提高模型的泛化能力？A.领域自适应学习B.多领域联合训练C.以上都是D.以上都不是9、在信息抽取任务中，若要从一段文本中提取出人物、地点和事件等关键信息，以下哪种方法通常会被使用？A.正则表达式B.命名实体识别C.句法分析D.语义理解10、在自然语言处理中，词法分析的主要任务是什么？它对后续的自然语言处理流程有哪些重要影响？A.词法分析主要是将文本分割成单词，为后续处理提供基础，影响句法分析和语义理解等环节。B.词法分析只是简单地统计单词数量，对后续处理没有影响。C.不确定。D.词法分析的任务是翻译文本，对其他环节影响不大。11、在问答系统中，问题理解是关键的一步。以下哪种技术常用于问题的语义理解？A.词袋模型B.语义网络C.深度学习模型D.以上都是12、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13、自然语言处理中，当进行机器阅读理解时，以下哪个模型结构能够更好地理解文本的上下文信息？A.TransformerB.LSTMC.GRUD.以上都可以14、对于命名实体识别任务，以下哪种模型结构在处理复杂的实体边界和类别时具有优势？A.循环神经网络B.长短时记忆网络C.门控循环单元D.条件随机场15、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16、对于机器翻译中的文化差异问题，以下哪种方法可以提高翻译的适应性？A.引入文化知识B.多语言训练C.领域自适应D.以上都是17、自然语言处理中的词性消歧中的上下文信息如何利用？有哪些有效的方法？A.通过分析上下文词汇、语法等利用上下文信息，提高词性消歧准确率，如统计方法、深度学习方法等。B.上下文信息无法利用，方法也无效。C.不确定。D.上下文信息不重要，也没有方法利用。18、在句法分析中，依存句法分析和成分句法分析是两种常见的方法。以下关于它们的说法，哪一项是不正确的？A.依存句法分析关注词与词之间的依存关系B.成分句法分析将句子分解为不同的成分C.依存句法分析比成分句法分析更能准确地反映句子的结构D.这两种方法在不同的应用场景中都有其优势19、对于文本的语义分割，其目的是将文本划分为具有不同语义的片段。以下哪个技术常用于实现这一任务？A.基于词向量的聚类B.基于深度学习的序列标注C.以上都是D.以上都不是20、在自然语言处理的应用中，机器阅读理解需要模型具备哪些能力？A.理解文本内容B.回答相关问题C.进行推理和归纳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）阐述自然语言处理中文本聚类的聚类有效性评估方法。2、（本题10分）解释什么是文本蕴含识别，说明文本蕴含识别的任务和常用方法，并分析其在文本推理等方面的应用。3、（本题10分）详细阐述自然语言处理中的多语言命名实体识别中的共享表示和特定语言特征利用，并举例说明其效果。4、（本题10分）解释什么是自然语言处理中的语义关系抽取中的远程监督方法，说明其原理和应