淮阴师范学院《自然语言处理》2022-2023学年期末试卷

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《自然语言处理》2022-2023学年期末试卷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、对于机器翻译系统，评价其性能的常用指标之一是BLEU值。以下关于BLEU值的描述，哪一项是不正确的？A.BLEU值越高，表示翻译质量越好B.BLEU值只考虑译文与参考译文的词汇匹配程度C.BLEU值计算时需要多个参考译文D.BLEU值不受译文长度的影响2、在问答系统中，为了提高回答的准确性和全面性，以下哪个方面的改进是重要的？A.问题的扩展和改写B.知识库的丰富和优化C.以上都是D.以上都不是3、在文本聚类中，若要确定最佳的聚类数量，以下哪种方法可以使用？A.肘部法则B.轮廓系数C.以上都是D.以上都不是4、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5、在自然语言处理的可解释性方法中，以下哪个可以帮助解释模型对输入文本的注意力分布？A.注意力可视化B.特征重要性分析C.以上都是D.以上都不是6、在机器翻译中，以下哪种方法可以提高对罕见词的翻译质量？A.引入外部词典B.使用子词模型C.增加训练数据D.以上都是7、对于文本摘要的质量评估，以下哪个指标能够反映摘要对原文关键内容的覆盖程度？A.召回率B.准确率C.F1值D.以上都不是8、对于文本的自动摘要，若要在保证摘要准确性的同时提高摘要的简洁性，以下哪个策略可能有效？A.限制摘要的长度B.选择重要的句子C.以上都是D.以上都不是9、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10、对于自然语言处理中的模型压缩，以下哪种技术能够减少模型参数数量同时保持性能？A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.以上都是11、在情感分析中，除了基于词典和机器学习的方法，还有哪种新兴的方法？A.基于深度学习的方法B.基于规则的方法C.基于统计的方法D.以上都不是12、在情感分析中，若要判断一段文本所表达的情感倾向是积极还是消极，以下哪种模型更适合？A.支持向量机（SVM）B.朴素贝叶斯分类器C.决策树D.深度神经网络13、自然语言处理中的语义角色标注的准确率如何提高？有哪些有效的方法？A.通过增加数据、改进算法等提高准确率，如结合深度学习方法、利用外部知识等。B.语义角色标注准确率无法提高，方法也无效。C.不确定。D.语义角色标注准确率不重要，也没有方法提高。14、在自然语言处理中，若要对文本进行情感极性的细粒度分析，例如区分“非常高兴”和“有点高兴”，以下哪种模型更具优势？A.基于词典的模型B.深度学习模型C.传统机器学习模型D.以上模型优势相同15、自然语言处理中，当进行文本分类时，以下哪种方法可以提高对新类别数据的适应性？A.在线学习B.增量学习C.主动学习D.以上都是16、在知识图谱构建中，以下哪个步骤是基础且关键的？A.实体抽取B.关系抽取C.属性抽取D.以上都是17、在文本生成中，为了控制生成文本的主题和风格，以下哪个技术可能有用？A.条件生成B.风格迁移C.以上都是D.以上都不是18、对于文本生成任务，以下哪种神经网络架构在生成连贯和有意义的文本方面表现出色？A.循环神经网络B.卷积神经网络C.生成对抗网络D.多层感知机19、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20、在自然语言处理的模型压缩中，量化方法可以将模型参数从浮点数转换为整数，以下哪种量化方式精度损失较小？A.对称量化B.非对称量化C.难以确定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）说明自然语言处理中信息抽取的关系抽取的深度学习方法。2、（本题10分）详细阐述自然语言处理中的多模态融合技术，如文本与图像、音频的融合，并说明其在多媒体信息处理中的应用。3、（本题10分）论述自然语言处理中情感分析在社交媒体中的作用。4、（本题10分）在情感分析中，如何结合词典和机器学习方法提高分析效果？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，