西安电子科技大学《自然语言处理》2021-2022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页西安电子科技大学

《自然语言处理》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、当进行文本分类时，若要处理具有层次结构的类别，以下哪种模型较为适合？A.层次分类模型B.多标签分类模型C.深度神经网络D.以上都是2、自然语言处理中，当进行文本情感分析时，以下哪种预处理步骤对结果的准确性有较大影响？A.去除停用词B.词干提取C.文本清洗D.以上都是3、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4、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5、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6、在自然语言处理中，情感分析的目的是什么？情感分析可以应用于哪些场景？A.情感分析判断文本的情感倾向，可应用于舆情监测、产品评价等场景，为决策提供参考。B.情感分析没有目的，也没有应用场景。C.不确定。D.情感分析只是为了娱乐，没有实际价值。7、在文本生成任务中，以下哪种方法可以提高生成文本的多样性？A.使用随机采样B.引入噪声C.增加生成的步数D.以上都是8、在自然语言处理中，如何评估模型对语义关系的理解能力？A.通过关系分类任务B.进行语义推理测试C.分析模型的输出解释D.以上都是9、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之间的层次关系？A.层次分类模型B.多标签分类模型C.基于树的分类模型D.以上都不是10、对于一个包含多种语言混合的文本，以下哪种方法可以进行有效的语言分离？A.基于语言模型的分类B.基于字符特征的分类C.两者结合D.以上都不是11、句法分析在自然语言处理中的作用是什么？常见的句法分析方法有哪些？A.句法分析用于确定句子的结构，常见方法有短语结构分析和依存句法分析等，有助于理解句子含义。B.句法分析没有实际作用，方法也不重要。C.不确定。D.句法分析的作用是改变句子顺序，方法只有一种。12、自然语言处理中的命名实体识别中的跨语言识别是如何实现的？有哪些挑战？A.跨语言识别通过利用多语言资源、跨语言模型等实现，挑战包括语言差异、数据不足等。B.跨语言识别无法实现，挑战也不存在。C.不确定。D.跨语言识别只是简单的识别不同语言的实体，没有挑战。13、在自然语言处理中，词法分析是重要的基础步骤。以下关于词法分析的说法，哪一项是不准确的？A.词法分析包括词的切分、词性标注和命名实体识别B.词法分析的目的是将文本分割为有意义的单词和符号C.词法分析对于理解文本的语法结构没有帮助D.词法分析需要考虑词的形态变化和词类信息14、在自然语言处理中，机器翻译中的低资源语言翻译是如何实现的？有哪些挑战？A.低资源语言翻译通过迁移学习、数据增强等实现，挑战包括数据稀缺、语言特殊性等。B.低资源语言翻译无法实现，挑战也不存在。C.不确定。D.低资源语言翻译只是简单的翻译，没有挑战。15、在信息抽取中，若要从大规模文本中快速筛选出相关信息，以下哪种方法可以采用？A.基于关键词的检索B.基于模式匹配的抽取C.基于深度学习的筛选D.以上都是16、对于文本分类中的不平衡数据问题，以下哪种方法可以有效地处理少数类样本？A.过采样B.欠采样C.生成对抗网络D.以上都是17、在自然语言处理中，语言模型的作用至关重要。以下关于语言模型的描述，哪一项是不正确的？A.语言模型可以预测下一个单词B.语言模型的性能通常用困惑度来衡量C.简单的n-gram语言模型不考虑单词的语义信息D.语言模型只能用于文本生成，不能用于其他任务18、对于文本的依存句法分析，其主要目的是揭示句子中词与词之间的什么关系？A.语义关系B.语法关系C.逻辑关系D.以上都是19、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。20、自然语言处理中的命名实体识别中的实体类型有哪些？不同类型的实体识别有什么特点？A.实体类型有人名、地名、机构名等，不同类型识别方法和难度不同，满足不同需求。B.命名实体识别没有实体类型，也没有特点。C.不确定。D.命名实体识别实体类型不重要，也没有特点。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深度学习模型应用。2、（本题10分）解释什么是机器阅读理解，说明机器阅读理解的任务和常见数据集，并分析当前机器阅读理解面临的挑战。3、（本题10分）简述自然语言处理中文本聚类的聚类算法及各自优缺点。4、（本题10分）详细阐述问答系统的架构和关键技术，包括问题理解、知识检索和答案生成等，并分析不同类型问答系统的特点。三、分析题