苏州大学《自然语言处理》2021-2022学年期末试卷

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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2、对于文本的语义相似度计算，若要考虑语义的深层信息，以下哪种方法可能更有效？A.基于词向量的余弦相似度B.基于深度学习的语义匹配模型C.基于语义网络的相似度计算D.以上方法效果相同3、在文本聚类中，若要确定聚类的个数，以下哪种方法常常被使用？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5、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6、自然语言处理中的语言模型的平滑技术有哪些？不同技术的作用是什么？A.平滑技术有加法平滑、Good-Turing平滑等，作用是解决数据稀疏问题，提高模型性能。B.语言模型没有平滑技术，也没有作用。C.不确定。D.平滑技术不重要，也没有作用。7、在文本聚类任务中，若要将大量文本自动分组为不同的类别，以下哪种算法较为常用？A.K-Means算法B.层次聚类算法C.密度聚类算法D.以上算法都常用8、在自然语言生成任务中，为了使生成的文本更加自然流畅，以下哪个技术是关键？A.注意力机制B.强化学习C.生成对抗网络（GAN）D.以上都是9、在自然语言处理的领域适应中，当模型从一个领域迁移到另一个领域时，以下哪种方法可以缓解领域差异带来的性能下降？A.多任务学习B.领域对抗训练C.以上都是D.以上都不是10、自然语言处理中的信息抽取的目的是什么？信息抽取的主要方法有哪些？A.信息抽取是从文本中提取特定信息，方法有基于规则和机器学习等，用于知识图谱构建等。B.信息抽取没有目的，方法也不重要。C.不确定。D.信息抽取是多余的，没有实际用途。11、自然语言处理中的文本生成是如何实现的？文本生成的挑战有哪些？A.文本生成通过语言模型和特定算法实现，挑战包括语义连贯性、创造性等方面。B.文本生成是随机的，没有方法，挑战也不确定。C.不确定。D.文本生成不可能实现，挑战也不存在。12、在自然语言生成中，如何避免生成重复和单调的文本？A.增加模型的随机性B.引入多样化的训练数据C.使用更复杂的生成策略D.以上都是13、在知识图谱的推理任务中，以下哪种方法能够基于已有知识进行新的推断？A.基于规则的推理B.基于路径的推理C.基于深度学习的推理D.以上都是14、在语义相似度计算中，若要比较两个句子的语义相似程度，以下哪种方法被广泛应用？A.基于词向量的余弦相似度B.编辑距离C.语法结构匹配D.词序比较15、在自然语言处理中，若要处理具有噪声和不规范表达的文本，以下哪种方法能够提高模型的鲁棒性？A.数据增强B.正则化C.模型融合D.以上都是16、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类别不平衡和噪声数据的同时问题？A.集成学习B.半监督学习C.主动学习D.以上都是17、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18、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19、以下哪种自然语言处理任务需要对语言的文化和社会背景有深入理解？A.跨文化交流中的文本处理B.社交媒体文本分析C.文学作品的分析D.以上都是20、在自然语言处理中，情感分析中的主观性和客观性分析是指什么？有哪些应用场景？A.主观性和客观性分析判断文本的主观程度，应用于舆情分析、文学研究等领域。B.主观性和客观性分析没有意义，也没有应用场景。C.不确定。D.主观性和客观性分析只是概念，没有实际用途。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词性消歧的深度学习方法。2、（本题10分）解释什么是自然语言处理中的对抗样本的生成和防御策略，说明其在模型安全性中的重要性，并分析当前研究进展。3、（本题10分）详细阐述自然语言处理中的文本分类中的注意力机制的改进和应用，如多头注意力、层次注意力等。4、（本题10分）说明自然语言处理中信息抽取的自动化实现难点。三、分析题（本大题共2个