保定学院《自然语言处理》2022-2023学年第一学期期末试卷

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《自然语言处理》2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、对于一个包含多种语言的文本数据集，要进行语言识别，以下哪种技术是关键的？（）A.字符编码识别B.语言模型C.词频统计D.语法分析2、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3、对于问答系统中的语义匹配问题，以下哪种表示方法能够更好地捕捉语义相似性？（）A.词向量平均B.句子向量C.基于深度学习的语义编码D.以上都是4、文本分类中的特征选择对模型性能有重要影响。假设我们有一个包含大量特征的文本数据集，需要选择最具代表性的特征来提高分类准确性。以下哪种特征选择方法在处理高维度文本数据时可能更有效？（）A.过滤式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法效果相同，取决于数据特点5、自然语言处理中的语义角色标注用于确定句子中各个成分与动词之间的语义关系。假设要分析一个句子的语义角色。以下关于语义角色标注的描述，哪一项是错误的？（）A.可以帮助理解句子的语义结构和事件的参与者B.通常基于词汇、句法和语义等特征进行标注C.语义角色标注对于信息抽取和机器翻译等任务有重要作用D.语义角色标注的结果是唯一确定的，不存在多种可能的标注方式6、在情感分析中，若要区分细微的情感差异，以下哪种模型能够提供更精细的表示？（）A.浅层神经网络B.深层神经网络C.集成学习模型D.传统机器学习模型7、在问答系统中，以下哪种技术能够更准确地理解用户的问题并给出相关答案？（）A.知识图谱B.信息检索C.语义解析D.以上都是8、在文本相似度计算中，若要考虑词序和语法结构对相似度的影响，以下哪种方法更合适？（）A.基于句法树的方法B.基于语义图的方法C.基于深度学习的方法D.以上都不是9、信息抽取是从自然语言文本中提取有用的信息。假设要从一篇医学报告中抽取患者的症状、诊断结果和治疗方案等信息，以下关于信息抽取技术的描述，正确的是：（）A.手动编写规则进行信息抽取能够适应各种领域和文本类型的变化B.基于条件随机场（CRF）的模型在序列标注任务中表现不佳，不适合信息抽取C.深度学习中的长短时记忆网络（LSTM）结合命名实体识别和关系抽取技术，可以有效地从复杂的文本中抽取关键信息D.信息抽取只关注文本的表面形式，不考虑语义和上下文的理解10、关于自然语言处理中的对话管理，假设要设计一个智能客服的对话系统，能够根据用户的输入进行合理的回应和引导对话。以下哪种策略在对话管理中可能更有效？（）A.基于模板的对话策略B.基于强化学习的对话策略C.基于规则的对话流程控制D.让对话系统自由发展，不进行任何管理11、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12、文本聚类是将相似的文本归为一组。假设我们有大量的网络论坛帖子，需要将它们自动聚类为不同的话题类别。以下哪种距离或相似度度量方法在文本聚类中通常被广泛使用？（）A.欧氏距离B.余弦相似度C.曼哈顿距离D.杰卡德相似度13、在自然语言处理的领域适应问题中，当将一个训练好的模型应用到新的领域时，需要解决模型的适应性和泛化能力。假设要将一个在新闻领域训练的语言模型应用到科技论文领域，需要处理领域特定的词汇、术语和语言风格。同时，要在有限的标注数据下进行模型调整。以下哪种领域适应方法在处理这种跨领域应用时更能提高模型的性能？（）A.直接使用原模型，不进行调整B.基于少量标注数据的微调C.利用无监督学习进行自适应D.重新训练一个新的模型14、文本摘要旨在从长篇文本中提取关键信息，生成简洁的摘要。假设要为一篇学术论文生成摘要，以下关于文本摘要方法的描述，正确的是：（）A.抽取式摘要方法简单地从原文中选择重要的句子组成摘要，能够完整保留原文的语义和结构B.生成式摘要方法通过重新生成新的文本来构建摘要，容易出现语法错误和语义不一致C.结合抽取式和生成式的混合方法，既能保证摘要的准确性，又能提高摘要的灵活性和可读性D.文本摘要只需要关注文章的开头和结尾部分，中间内容不重要15、对于问答系统中的复杂问题理解，以下哪种技术能够进行深入的语义解析？（）A.语义依存分析B.语义角色标注C.句法分析D.以上都是16、对于一个多语言文本的情感分析任务，以下哪种方法可以解决语言差异带来的问题？（）A.使用跨语言模型B.分别对每种语言训练模型C.进行语言统一转换D.以上都可以17、信息抽取旨在从文本中提取有用的信息。假设要从一份医疗报告中抽取患者的症状和诊断结果。以下关于信息抽取的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过模式匹配、规则定义和机器学习等方法进行信息抽取B.信息抽取需要对文本的结构和语义有深入的理解C.抽取的信息可以用于构建数据库、知识图谱等D.信息抽取能够从任何类型的文本中准确无误地提取出所需的信息18、自然语言处理中，当进行文本分类时，以下哪种正则化方法常用于防止过拟合？（）A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.以上都是19、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20、对于文本分类中的小样本问题，以下哪种技术能够利用有限的数据进行有效学习？（）A.迁移学习B.元学习C.自监督学习D.以上都是21、当进行自然语言处理的预训练模型微调时，例如在通用的预训练语言模型基础上针对特定任务进行调整。需要考虑模型的适应性和泛化能力。以下哪个因素可能对微调效果产生重要影响？（）A.选择合适的微调数据集B.调整模型的超参数C.设计有效的训练策略D.以上都是22、在自然语言处理中，句法分析用于确定句子的结构。假设要分析一个复杂句子的句法结构，以下关于句法分析的描述，正确的是：（）A.句法分析只对语法规则明确的句子有效，对于口语化和不规范的句子无法处理B.基于概率的句法分析模型能够处理各种类型的句子，并给出最可能的结构，但可能存在一定的不确定性C.句法分析的结果对文本理解和机器翻译等任务没有实际作用D.句法分析不需要考虑词汇的语义信息，只关注句子的语法形式23、当处理自然语言中的指代消解问题时，例如确定文中的“它”“他”“她”等指代的对象。需要综合考虑上下文、语法和语义等多方面的信息。以下哪种方法可能有助于解决这个问题？（）A.基于规则的推理B.基于机器学习的分类C.利用深度学习模型进行预测D.以上都是24、信息抽取旨在从文本中提取有用的信息。假设要从一篇企业财务报告中抽取关键数据，以下关于信息抽取的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用命名实体识别技术来识别文本中的人名、地名、组织名等实体B.关系抽取用于确定实体之间的语义关系，如雇佣关系、所属关系等C.信息抽取可以完全自动化完成，不需要人工干预和校对D.结合规则和机器学习方法能够提高信息抽取的准确性和可靠性25、自然语言处理中，当需要对文本进行语法纠错时，以下哪种方法能够准确识别语法错误？（）A.基于规则的方法B.基于深度学习的方法C.两者结合D.以上都不是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释什么是自然语言处理中的伦理和社会问题，如算法偏见、数据隐私等，并说明如何解决这些问题。2、（本题5分）分析自然语言处理中对话系统的意图识别的实现方法及应用场景。3、（本题5分）论述自然语言处理中知识图谱的更新和维护方法及挑战。4、（本题5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5个小题，共25分)1、（本题5分）在电商广告文案生成中，分析如何突出产品卖点，吸引消费者点击和购买。2、（本题5分）分析自然语言处理中的分布式训练技术，如何在多台机器上协同训练模型。3、（本题5分）分析自然语言处理中的多语言文本生成中的语言风格控制，如何生成特定语言风格的文本。4、（本题5分）对于社交媒体影响力分析中的文本因素，分析如何评估用户文本对其影响力的贡献。5、（本题5分）分析在自然语言生成的评价指标中，如BLEU、ROUGE等的优缺点，以及如何综合使用多种指标评估生成质量。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）自然语言处理在智能安防领域有哪些应用？论述其在安全监控、报警信