深圳大学《自动机与形式语言》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页深圳大学《自动机与形式语言》

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、当进行文本情感的细粒度分析时，以下哪个方面的信息需要重点关注？A.程度副词B.标点符号C.隐喻和象征D.以上都是2、在自然语言处理中，当需要对大量文本进行分类时，以下哪种机器学习算法常常被优先考虑？A.决策树B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.随机森林3、在自然语言处理中，对话系统的类型有哪些？不同类型的对话系统有什么特点？A.对话系统有任务型、闲聊型等，特点在目的、交互方式等方面不同，满足不同需求。B.对话系统只有一种类型，没有特点。C.不确定。D.对话系统没有分类，也没有特点。4、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5、对于文本生成中的重复生成问题，以下哪种技术可以有效缓解？A.注意力机制B.束搜索C.强化学习D.以上都是6、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7、在情感分析任务中，若要判断一段文本所表达的情感倾向是积极还是消极，以下哪种特征提取方法较为有效？A.词袋模型B.TF-IDFC.词嵌入D.主题模型8、自然语言生成是自然语言处理的重要方向之一。以下关于自然语言生成的描述，哪一项是正确的？A.自然语言生成只关注生成语法正确的文本B.自然语言生成不需要考虑文本的语义和语境C.自然语言生成的目标是生成自然流畅、有意义的文本D.自然语言生成比自然语言理解更容易实现9、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10、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11、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12、在自然语言处理中，机器翻译的主要方法有哪些？不同方法的优缺点是什么？A.机器翻译有基于规则、统计和神经网络等方法，各有优缺点，如准确性、效率等方面不同。B.机器翻译只有一种方法，没有优缺点。C.不确定。D.机器翻译无法实现，方法也没有意义。13、对于知识图谱的更新和维护，以下哪种方法是常用的？A.人工标注B.自动抽取C.结合人工和自动的方法D.以上都不是14、对于中文自然语言处理，分词是一项基础任务。以下哪种分词算法在处理歧义分词问题上表现较好？A.基于词典的分词算法B.基于统计的分词算法C.结合词典和统计的分词算法D.以上算法效果相同15、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16、在自然语言处理中，如何利用深度学习模型进行语义解析？A.使用卷积神经网络B.使用循环神经网络C.使用注意力机制D.以上都可以17、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18、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19、对于命名实体识别中的嵌套实体问题，以下哪种方法能够更好地处理？A.多层标注B.基于图的模型C.序列标注结合规则D.以上都是20、在语义角色标注任务中，以下哪个部分不是其主要标注的内容？A.施动者B.受动者C.时间D.文本的主题二、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机器翻译的质量监控方法。2、（本题10分）分析自然语言处理中语义相似度计算的语义表示方法及特点。3、（本题10分）情感分析是自然语言处理的一个热门应用。请解释情感分析的任务，说明常用的情感分析方法和其面临的挑战。4、（本题10分）在对话系统中，如何实现自然流畅的对话管理？请说明对话管理的策略、方法和技术，并分析其难点和解决方案。三、分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（