湖南工业大学《自然语言处理》2021-2022学年第一学期期末试卷

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《自然语言处理》2021-2022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20个小题，每小题1分，共20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压缩和优化对于在资源受限设备上的应用至关重要。假设我们要将一个大型的自然语言处理模型部署到移动设备上，以下哪种技术可以有效地减少模型的参数数量和计算量？（）A.量化B.剪枝C.知识蒸馏D.以上都是2、当利用词嵌入技术表示单词时，以下哪种模型能够捕捉单词之间的语义关系？（）A.Word2VecB.GloVeC.FastTextD.以上都是3、自然语言处理在当今的信息时代具有重要地位，其应用涵盖了多个领域。假设一家跨国公司想要开发一个能够自动处理多语言客户服务咨询的系统，以提高服务效率和质量。在这种情况下，以下哪个自然语言处理任务是首先需要重点关注和解决的？（）A.机器翻译B.情感分析C.命名实体识别D.信息抽取4、自然语言处理中，当进行问答系统的开发时，以下哪种知识表示方法可以提高答案的准确性？（）A.语义网络B.知识图谱C.本体论D.以上都是5、自然语言处理中的文本摘要生成中的摘要长度如何控制？有哪些方法可以实现？（）A.通过设置参数、使用特定算法等控制摘要长度，满足不同需求B.文本摘要长度无法控制，方法也不可行C.不确定D.文本摘要长度不重要，也没有方法控制6、在情感分析任务中，常常需要对文本的情感倾向进行判断。以下哪种方法常用于提取文本中的情感特征？（）A.使用情感词典B.基于词向量的聚类C.构建语法树D.以上都不是7、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8、在命名实体识别中，若要处理跨领域的文本，以下哪种方法可以提高模型的泛化能力？（）A.多领域数据训练B.领域自适应C.模型融合D.以上都是9、对于文本生成任务，以下哪种神经网络架构在生成连贯和有意义的文本方面表现出色？（）A.循环神经网络B.卷积神经网络C.生成对抗网络D.多层感知机10、对于自然语言处理中的知识图谱构建，假设要从大量的文本中抽取实体和关系，构建一个全面且准确的知识图谱。以下哪种方法在知识抽取和整合方面可能更具挑战性？（）A.手动构建知识图谱，确保准确性B.利用自动化工具和算法进行抽取和整合C.依赖现有的公开知识图谱，不进行新的构建D.不考虑知识图谱的构建，仅处理文本数据11、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文本的多义性？（）A.词向量融合B.语境分析C.多义词消歧D.以上都是12、自然语言处理中的对话系统需要根据上下文生成合适的回复。假设在一个客服对话场景中，用户说“我的订单还没发货”，以下关于对话系统回复生成的描述，正确的是：（）A.可以根据预设的模板生成固定的回复，无需考虑用户的具体情况B.利用深度学习模型生成的回复能够完美契合用户的需求和情绪，无需人工干预C.结合用户的历史对话信息、订单状态和常见问题库，能够生成更有针对性和合理性的回复D.对话系统的回复质量只取决于模型的复杂度，与数据的多样性无关13、对于文本相似度计算，若要比较两篇较长的文章的相似程度，以下哪种方法更适合？（）A.基于词袋模型B.基于向量空间模型C.基于深度学习的编码D.编辑距离计算14、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15、在知识图谱构建中，以下哪个步骤对于确保知识的准确性和完整性至关重要？（）A.实体抽取B.关系抽取C.知识融合D.以上都是16、在自然语言处理的文本分类任务中，假设我们有大量的新闻文本需要分类为不同的主题类别。如果数据集中存在类别不平衡的问题，即某些类别的样本数量远远少于其他类别，以下哪种方法可能有助于提高分类的准确性？（）A.对少数类别的样本进行过采样B.对多数类别的样本进行欠采样C.使用更复杂的分类模型D.以上方法都可以尝试17、在自然语言处理中，命名实体识别的目的是什么？它在哪些领域有重要应用？（）A.命名实体识别是找出文本中的特定实体，如人名、地名等，在信息检索、问答系统等领域有应用B.命名实体识别没有目的，也没有应用领域C.不确定D.命名实体识别只是为了美观，没有实际用途18、机器翻译是自然语言处理的重要应用之一。假设要将一篇中文文章翻译成英文。以下关于机器翻译的描述，哪一项是错误的？（）A.机器翻译可以分为基于规则的、基于统计的和基于神经网络的方法B.神经网络机器翻译在近年来取得了显著的进展，翻译质量大幅提高C.机器翻译的结果总是完美无缺的，无需人工进行任何修改和校对D.语境和文化背景对于机器翻译的准确性有很大的影响19、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20、自然语言处理中的文本摘要生成旨在提取文本的关键信息。假设要为一篇长篇学术论文生成摘要，以下哪种方法可能更注重保留论文的核心观点？（）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.以上方法效果相同二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）阐述自然语言处理中语言模型的训练数据来源及选择原则。2、（本题5分）谈谈自然语言处理中提高语义角色标注准确率的方法。3、（本题5分）分析自然语言处理中机器翻译的模型融合方法。4、（本题5分）谈谈自然语言处理中词向量表示的维度选择原则。5、（本题5分）论述自然语言处理中依存句法分析的多语言依存句法分析方法。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析在自然语言处理的模型压缩与量化技术对性能和精度的平衡，以及在实际应用中的取舍策略。2、（本题5分）深入研究在自然语言处理的应用（如智能文本校对系统）中，错别字检测和语法错误纠正等功能的实现原理和技术难点。3、（本题5分）分析在文本生成的主题控制中，如何根据给定的主题生成相关的文本内容，同时保持语言的自然和连贯。4、（本题5分）分析在知识图谱的知识推理中，如何利用已有的实体和关系进行逻辑推理，发现新的知识和关系。5、（本题5分）分析在文本相似度计算中，如何综合考虑词序、语义和语法等因素，选择合适的算法和特征。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）自然语言处理中的语义角色标注的多模态方法有哪些？论述它们的原理和优势，以及在自然语言理解中的应用。2、（本题10分）自然语言处理中的语言歧义问题是一个常见的挑战。论述语言歧义的类型和产生原因，以及自然语