郑州西亚斯学院《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2、当进行机器翻译时，以下哪种方法能够更好地处理长序列的文本，并捕捉上下文信息？A.基于规则的翻译B.统计机器翻译C.神经机器翻译D.以上都不是3、在知识图谱的应用中，以下哪个领域能够充分利用知识图谱的结构化信息？A.智能问答B.推荐系统C.风险评估D.以上都是4、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5、在信息抽取中，若要从网页文本中提取出特定的表格数据，以下哪种技术较为适用？A.HTML解析B.正则表达式匹配C.深度学习模型D.以上都可以6、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7、在跨语言自然语言处理中，机器翻译是核心任务之一。以下关于机器翻译的描述，哪一项是不准确的？A.神经机器翻译比传统机器翻译性能更优B.机器翻译需要考虑源语言和目标语言的语法和语义差异C.机器翻译的质量完全取决于训练数据的规模和质量D.零样本机器翻译是当前研究的热点之一8、在自然语言处理的模型训练中，以下哪种数据增强方法能够增加数据的多样性？A.同义词替换B.随机插入C.随机删除D.以上都是9、在自然语言处理中，对于词法分析任务，以下哪种方法常用于识别单词的词性？A.基于规则的方法B.基于统计的方法C.深度学习方法D.以上方法都常用10、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11、在信息抽取任务中，若要从大量文本中提取出人物、地点和事件等关键信息，以下哪种技术常常被使用？A.命名实体识别B.关系抽取C.以上都是D.以上都不是12、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13、在情感分析的深度学习模型中，以下哪种层能够有效地捕捉文本的长期依赖关系？A.卷积层B.循环层C.全连接层D.池化层14、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15、对于一个多语言的文本分类任务，以下哪种方法可以实现跨语言的特征共享？A.多任务学习B.预训练模型C.对抗训练D.以上都是16、在自然语言处理中，词法分析的主要任务是什么？它对后续的自然语言处理流程有哪些重要影响？A.词法分析主要是将文本分割成单词，为后续处理提供基础，影响句法分析和语义理解等环节。B.词法分析只是简单地统计单词数量，对后续处理没有影响。C.不确定。D.词法分析的任务是翻译文本，对其他环节影响不大。17、对于一个包含噪声的文本数据集，以下哪种方法可以提高数据的质量？A.数据清洗B.数据增强C.人工标注D.以上都是18、在自然语言处理中，模型的可解释性是一个重要问题。以下哪种方法可以增强模型的可解释性？A.可视化模型的中间输出B.分析模型的参数C.与基于规则的方法结合D.以上都是19、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20、在自然语言处理中，如何处理一词多义现象？A.通过上下文确定词义B.使用词义消歧算法C.增加词典中词的释义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）在问答系统中，如何利用知识图谱进行知识推理和答案扩展？请说明相关方法和技术，并举例说明其应用。2、（本题10分）详细阐述自然语言处理中的预训练语言模型的发展历程，如ELMO、GPT、BERT等，并比较它们的特点和性能。3、（本题10分）简述自然语言处理中文本分类的不平衡数据处理方法。4、（本题10分）分析自然语言处理中问答系统的准确率提升方法。三、分析题（本大题共2个小