安徽大学《自然语言处理实验》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页安徽大学《自然语言处理实验》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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、自然语言处理中的模型融合旨在综合多个模型的优势。假设要将一个基于规则的模型和一个基于深度学习的模型进行融合，以提高系统的性能和鲁棒性。需要解决模型的兼容性、权重分配和融合策略等问题。同时，要通过实验验证融合的效果。以下哪种模型融合方法在处理这种不同类型模型的融合时更能发挥各个模型的长处？（）A.简单加权平均B.基于投票的融合C.基于特征融合D.以上方法结合使用2、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3、在自然语言处理的信息过滤中，去除无关和不需要的信息。假设要从大量的网页文本中过滤掉广告和垃圾信息，以下关于信息过滤方法的描述，正确的是：（）A.基于关键词匹配的方法能够完全准确地过滤掉所有不需要的信息B.利用机器学习算法训练分类器，结合文本的特征和模式，可以提高信息过滤的准确性和召回率C.信息过滤不需要考虑文本的语义和上下文，只关注关键词即可D.信息过滤对提高信息的质量和可用性没有帮助4、自然语言处理中的知识图谱构建有助于整合和关联知识。假设要构建一个关于电影领域的知识图谱，以下关于知识图谱构建方法的描述，正确的是：（）A.手动构建知识图谱能够保证知识的准确性和完整性，是首选方法B.从互联网上自动抓取文本数据，并通过信息抽取和实体关系抽取构建知识图谱，效率高但质量难以保证C.知识图谱一旦构建完成，就不需要更新和维护，能够长期使用D.知识图谱对自然语言处理任务如问答系统和文本理解没有帮助5、自然语言处理中的模型压缩和优化对于实际应用至关重要。假设要将一个复杂的自然语言处理模型部署到资源受限的设备上，如移动终端，需要减少模型的参数数量和计算量。同时，要尽量保持模型的性能和准确性。以下哪种模型压缩和优化技术在处理这种资源受限的场景时更能达到较好的平衡？（）A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.以上技术结合使用6、自然语言处理中，当对机器翻译模型进行评估时，以下哪个指标是最常用的？（）A.BLEU得分B.ROUGE得分C.METEOR得分D.PERPLEXITY得分7、在自然语言处理的语义相似度计算中，准确衡量两个文本之间的语义相似程度是关键。假设要比较两篇科技论文的语义相似度，以下关于语义相似度计算方法的描述，正确的是：（）A.简单地计算单词的重合度就能准确反映语义相似度B.基于词向量的余弦相似度能够很好地度量文本的语义相似度，但需要注意词向量的质量和维度C.语义相似度计算只适用于短文本，对于长文本效果不佳D.语义相似度的计算结果不受文本的领域和主题影响8、自然语言处理中的文本摘要生成旨在从长篇文本中提取关键内容并生成简洁的摘要。假设要为一篇冗长的技术报告生成摘要，需要准确概括主要观点、结论和重要细节。同时，要保持摘要的连贯性和可读性。以下哪种文本摘要生成方法在处理这种专业文本时更能生成高质量的摘要？（）A.抽取式摘要生成B.生成式摘要生成C.混合式摘要生成D.人工撰写摘要9、自然语言处理中，当进行文本摘要生成时，以下哪种方法可以避免信息丢失？（）A.多文档摘要B.关键句抽取C.基于注意力机制的摘要D.以上都不是10、在自然语言处理中，知识图谱可以为语义理解提供丰富的背景知识。假设要利用知识图谱辅助理解一段科技文章。以下关于知识图谱的描述，哪一项是错误的？（）A.知识图谱由实体、关系和属性组成，以图的形式表示知识B.可以通过知识图谱关联文本中的实体，增强对文本的理解C.知识图谱中的知识是固定不变的，不需要更新和扩展D.知识图谱在问答系统、智能推荐等领域有广泛的应用11、在信息抽取中，若要从网页文本中提取出特定格式的信息，以下哪种技术常常被用到？（）A.正则表达式B.网页解析库C.以上都是D.以上都不是12、在自然语言处理的对话系统中，需要实现自然流畅和富有逻辑的对话。假设要开发一个智能客服对话系统，能够处理用户的各种问题和请求，并根据上下文进行合理的回应。同时，要能够主动引导对话和解决用户的困惑。以下哪种对话管理策略在构建这种高效的对话系统时更能满足用户的需求？（）A.基于规则的对话管理B.基于统计的对话管理C.基于强化学习的对话管理D.以上策略结合使用13、在自然语言处理中，问答系统中的复杂问题回答是如何实现的？有哪些挑战？（）A.复杂问题回答通过理解问题、检索答案等实现，挑战包括问题理解难度、答案准确性等B.复杂问题回答无法实现，挑战也不存在C.不确定D.复杂问题回答只是简单的回答问题，没有挑战14、在问答系统中，为了提高回答的准确性和全面性，以下哪个方面的改进是重要的？（）A.问题的扩展和改写B.知识库的丰富和优化C.以上都是D.以上都不是15、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16、在自然语言处理中，语料库的建设和使用具有重要意义。假设要构建一个特定领域的语料库，以下关于语料库的描述，哪一项是不准确的？（）A.语料库应该具有代表性、规模性和平衡性，涵盖各种语言现象和文本类型B.可以通过网络爬虫、文本采集等方式收集语料，并进行清洗和标注C.语料库的标注质量和一致性对基于语料库的研究和应用有重要影响D.一旦构建完成，语料库就不需要更新和维护，可以一直使用17、在文本相似度计算中，若要考虑语义的层次结构，以下哪种方法更合适？（）A.基于概念层次的相似度B.基于语义网络的相似度C.基于知识图谱的相似度D.以上都是18、自然语言处理中的语义消歧用于解决词汇在不同语境中的多义性问题。假设在一篇文章中出现了一个多义词。以下关于语义消歧的描述，哪一项是不正确的？（）A.需要根据上下文信息和词汇的语义关系来确定其准确含义B.语义消歧可以提高文本理解的准确性和清晰度C.目前的语义消歧技术能够完美处理所有的多义词D.语义消歧在机器翻译、问答系统等任务中是必要的步骤19、在自然语言处理的分布式训练中，以下哪个技术可以提高训练效率和扩展性？（）A.数据并行B.模型并行C.以上都是D.以上都不是20、在信息抽取中，若要应对数据中的噪声和错误，以下哪种模型具有较强的鲁棒性？（）A.具有注意力机制的模型B.具有残差连接的模型C.具有正则化的模型D.以上都是21、自然语言处理中的依存句法分析关注句子中词与词之间的依存关系。假设要分析一个句子中各个词之间的修饰和支配关系，以下哪种工具或库在依存句法分析中可能表现出色？（）A.StanfordCoreNLPB.NLTKC.SpaCyD.以上都是22、在自然语言处理的语音交互中，假设要实现一个智能语音助手，以下关于语音交互的描述，正确的是：（）A.语音识别的准确率是决定语音交互体验的唯一因素B.自然语言理解模块能够准确理解各种口音和语速的语音输入C.语音合成的质量只取决于所使用的语音库，与算法无关D.结合语音识别、自然语言理解和语音合成技术，能够实现流畅和智能的语音交互23、自然语言处理中的可解释性是一个重要的研究方向。假设要解释一个自然语言处理模型做出的决策和预测，需要揭示模型内部的工作机制和对输入文本的处理过程。同时，要以一种易于理解的方式向用户展示解释结果。以下哪种可解释性方法在处理复杂的自然语言处理模型时更能提供清晰和有用的解释？（）A.基于特征重要性的解释B.基于示例的解释C.基于可视化的解释D.以上方法结合使用24、对于多语言自然语言处理，以下哪种方法可以实现跨语言的知识迁移？（）A.预训练多语言模型B.利用语言之间的相似性C.进行跨语言的标注和训练D.以上都是25、在情感分析中，若要考虑文本的上下文信息对情感的影响，以下哪种模型较为合适？（）A.双向循环神经网络B.注意力机制模型C.卷积神经网络D.以上都可以二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）在文本分类中，如何利用半监督学习方法提高分类效果？请说明相关技术和方法，并举例说明其应用。2、（本题5分）解释什么是自然语言处理中的语义关系抽取中的远程监督方法，说明其原理和应用，并分析其挑战。3、（本题5分）在知识图谱的更新和维护中，自然语言处理技术如何发挥作用？请说明相关方法和技术，并举例说明其应用场景。4、（本题5分）在自然语言处理中，如何处理具有歧义的文本？请说明常见的歧义类型和处理方法，并举例说明其在实际文本中的应用。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析在语义角色标注任务中，如何确定句子中各个成分的语义角色，以及如何利用标注结果进行更深入的语义理解。2、（本题5分）分析在文本分类的对抗防御机制中，如何防范针对分类模型的对抗攻击，保障模型的安全性和稳定性。3、（本题5分）深入研究在信息抽取中，如何应对文本的动态变化和实时更新，以及保证抽取结果的及时性和准确性。4、（本题5分）在机器阅读理解任务中，分析模型如何理解文本内容并回答问题，以及如何评估模型的理解能力。5、（本题5分）分析在语义理解中，如何处理一词多义、多词同义等语言现象，提高模型对语义的准确把握。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）自然语言处理中的词性标注对于语言理解和分析具有重要意义。论述词性标注的方法和技术，包括基于规则的方法、统计学习方法和深度学习方法等。分析词性标注在文本分类、