华南理工大学《自然语言处理》2023-2024学年期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页华南理工大学《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、对于文本分类中的特征选择，以下哪种方法可以从众多特征中筛选出最具代表性的特征？A.过滤式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以2、在文本分类任务中，特征选择是关键环节。以下哪种特征选择方法通常基于统计信息来评估特征的重要性？A.文档频率B.信息增益C.主成分分析D.以上都是3、在自然语言处理的分布式训练中，以下哪个技术可以提高训练效率和扩展性？A.数据并行B.模型并行C.以上都是D.以上都不是4、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5、自然语言处理中的文本摘要生成是如何实现的？文本摘要的评价指标有哪些？A.文本摘要通过提取关键信息实现，评价指标有准确性、简洁性等，为用户提供简洁内容。B.文本摘要随机生成，没有评价指标。C.不确定。D.文本摘要没有意义，也无法评价。6、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7、在文本分类中，若要提高模型对新领域数据的适应性，以下哪种方法较为有效？A.领域自适应学习B.零样本学习C.少样本学习D.以上都是8、对于文本生成中的主题一致性问题，以下哪种方法可以增强主题的连贯性？A.引入主题模型B.增加约束条件C.优化训练算法D.以上都是9、在自然语言处理中，如何评估模型在新领域或新数据集上的泛化能力？A.交叉验证B.迁移学习C.在新数据集上进行测试D.以上都是10、对于文本的隐式情感分析，以下哪种方法可能有效？A.分析文本的结构B.利用上下文的暗示C.结合外部知识D.以上都是11、对于命名实体识别的跨语言任务，以下哪种技术能够利用语言之间的相似性？A.跨语言词嵌入B.多语言模型共享参数C.基于翻译的对齐D.以上都是12、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13、在语义角色标注任务中，其目的是识别句子中与动词相关的各种语义成分。以下哪个不是常见的语义角色？A.施事者B.受事者C.时间D.地点14、在信息抽取任务中，若要从大量文本中提取出人物、地点和事件等关键信息，以下哪种技术常常被使用？A.命名实体识别B.关系抽取C.以上都是D.以上都不是15、对于知识图谱的推理，以下哪种方法可以根据已有的知识推导出新的知识？A.基于规则的推理B.基于机器学习的推理C.以上都是D.以上都不是16、自然语言处理中的文本摘要生成中的摘要长度如何控制？有哪些方法可以实现？A.通过设置参数、使用特定算法等控制摘要长度，满足不同需求。B.文本摘要长度无法控制，方法也不可行。C.不确定。D.文本摘要长度不重要，也没有方法控制。17、在文本摘要生成中，抽取式摘要和生成式摘要各有特点。以下关于它们的描述，哪一个是不准确的？A.抽取式摘要从原文中选取重要的句子组成摘要B.生成式摘要根据原文的内容重新生成新的句子C.生成式摘要通常比抽取式摘要更灵活，但也更容易出现语法错误D.抽取式摘要的质量主要取决于句子的选择算法，与原文内容无关18、在跨语言自然语言处理中，机器翻译是核心任务之一。以下关于机器翻译的描述，哪一项是不准确的？A.神经机器翻译比传统机器翻译性能更优B.机器翻译需要考虑源语言和目标语言的语法和语义差异C.机器翻译的质量完全取决于训练数据的规模和质量D.零样本机器翻译是当前研究的热点之一19、在情感分析中，若要考虑文本中的上下文信息对情感倾向的影响，以下哪种模型架构更适合？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.长短时记忆网络（LSTM）D.门控循环单元（GRU）20、在自然语言处理中，问答系统中的复杂问题回答是如何实现的？有哪些挑战？A.复杂问题回答通过理解问题、检索答案等实现，挑战包括问题理解难度、答案准确性等。B.复杂问题回答无法实现，挑战也不存在。C.不确定。D.复杂问题回答只是简单的回答问题，没有挑战。二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）分析自然语言处理中知识图谱的推理机制。2、（本题10分）论述自然语言处理中命名实体识别的错误类型及改进方法。3、（本题10分）谈谈自然语言处理中词向量表示的在线学习方法。4、（本题10分）解释什么是自然语言处理中的层次化学习，说明其在文本结构理解中的应用和方法，并分析其优势。三、