长春大学《自然语言处理》2022-2023学年期末试卷

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2022-2023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、自然语言处理中的命名实体识别的准确率如何提高？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，如深度学习方法、结合外部知识等。B.命名实体识别准确率无法提高，方法也无效。C.不确定。D.命名实体识别准确率不重要，也没有方法提高。2、对于文本生成中的重复生成问题，以下哪种方法可以有效缓解？A.增加惩罚项B.引入随机性C.调整模型结构D.以上都是3、对于自然语言处理中的词嵌入模型，如GloVe，其训练过程主要基于什么？A.语言模型B.共现统计C.以上都是D.以上都不是4、对于自然语言处理中的语义相似度计算，除了基于词汇和语法，还可以考虑什么？A.语义角色B.概念层次C.上下文语境D.以上都是5、当处理跨领域的自然语言任务时，以下哪种方法能够提高模型的泛化能力？A.领域自适应B.多任务学习C.预训练和微调D.以上都是6、对于文本分类中的特征选择，以下哪种方法能够筛选出最具区分度的特征？A.卡方检验B.信息增益C.主成分分析D.以上都是7、自然语言处理中的信息抽取中的关系抽取是指什么？有哪些方法可以实现？A.关系抽取提取文本中实体之间的关系，方法有基于规则、机器学习等，用于知识图谱构建。B.关系抽取没有意义，方法也不可行。C.不确定。D.关系抽取只是概念，没有实际用途。8、对于文本生成中的风格一致性问题，以下哪种方法可以保证生成文本的风格统一？A.引入风格模型B.增加风格约束C.基于预训练的风格迁移D.以上都是9、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10、对于文本分类中的不平衡数据，以下哪种评价指标更能反映模型的性能？A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都不是11、在信息抽取中，若要提取复杂的关系模式，以下哪种模型结构更具优势？A.图神经网络B.注意力机制C.递归神经网络D.以上都不是12、在信息检索与自然语言处理的结合中，以下哪个方面可以通过自然语言处理技术得到优化？A.查询扩展B.结果排序C.以上都是D.以上都不是13、自然语言处理中，当进行文本分类时，以下哪种模型能够自动提取特征？A.支持向量机B.决策树C.深度学习模型D.以上都不是14、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15、在问答系统中，问题理解是关键的一步。以下哪种技术常用于问题的语义理解？A.词袋模型B.语义网络C.深度学习模型D.以上都是16、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17、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、对于一个文本分类问题，若要提高模型的泛化能力，以下哪种策略是有效的？A.增加训练数据B.正则化C.模型融合D.以上都是20、对于自然语言处理中的低资源语言，以下哪种方法可以提高处理效果？A.迁移学习B.利用相似语言的数据C.构建小规模的标注数据D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（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。2、（本题10分）分析自然语言处理中问答系统的多语言问答方法。3、（本题10分）简述自然语言处理中文本分类的特征工程方法。4、（本题10分）说明自然语言处理中词性标注的意义，并列举几种常见的词性标注方法。三、分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（