昆明理工大学《自然语言处理》2022-2023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6页昆明理工大学《自然语言处理》

2022-2023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、在自然语言处理的信息检索中，提高检索的准确性和召回率是重要目标。假设要从大量的文档中检索与特定主题相关的信息，以下关于信息检索方法的描述，正确的是：（）A.仅仅依靠关键词匹配就能实现高准确性和召回率的信息检索B.基于向量空间模型（VectorSpaceModel）的检索方法无法处理语义相似性C.结合文本分类、语义理解和相关性反馈等技术，能够优化信息检索的效果，提高准确性和召回率D.信息检索的结果排序对用户体验没有影响2、在自然语言的情感分析中，假设要判断一段客户评论所表达的情感是积极、消极还是中性。评论中可能包含复杂的语言表达和隐喻。以下哪种情感分析方法可能更能准确捕捉这种复杂的情感倾向？（）A.基于词典和规则的方法，查找情感词和模式B.基于机器学习的分类方法，训练模型学习情感特征C.基于深度学习的神经网络模型，自动提取深层情感特征D.完全依靠人工阅读和判断情感3、在自然语言处理的情感分析中，除了文本内容，以下哪个额外的信息可能对情感判断有所帮助？（）A.作者的身份B.文本发布的平台C.文本附带的表情符号D.文本的字体和颜色4、自然语言生成技术旨在生成自然流畅的文本。假设要为一个智能客服系统生成回答，需要根据用户的问题和历史对话上下文，生成准确、清晰且符合语言习惯的回答。同时，要考虑回答的多样性和灵活性，以满足不同用户的需求。以下哪种自然语言生成方法在这种场景下更有可能生成高质量的回答？（）A.模板生成法B.基于语法规则的生成C.基于深度学习的生成模型D.随机生成文本5、在自然语言处理的模型评估中，若要评估模型在不同类别上的性能表现，以下哪个可视化方法较为直观？（）A.混淆矩阵B.ROC曲线C.以上都是D.以上都不是6、在自然语言处理的篇章理解任务中，比如理解一篇议论文的结构和逻辑关系。需要综合分析段落之间的衔接和语义关联。以下哪种技术可能有助于实现更深入的篇章理解？（）A.基于图结构的表示和分析B.利用深度学习模型捕捉长距离依赖C.结合篇章级的标注数据进行训练D.以上都是7、机器翻译是自然语言处理的重要应用领域。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，哪一项是不正确的？（）A.基于统计的机器翻译方法通过对大量双语语料的学习来建立翻译模型B.神经机器翻译利用深度神经网络学习语言之间的映射关系，提高翻译质量C.机器翻译的质量已经达到了人工翻译的水平，在任何领域都可以替代人工翻译D.领域适应性和上下文理解对于提高机器翻译的准确性非常重要8、对于文本分类中的多标签分类问题，以下哪种模型结构能够同时处理多个类别？（）A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.以上都可以9、在自然语言的信息抽取中，假设要从法律文件中抽取关键的条款和规定。法律文件的语言严谨且具有特定的格式。以下哪种方法在处理这种特定领域的信息抽取时可能更适用？（）A.基于领域词典和规则的方法B.通用的信息抽取模型应用C.人工阅读和整理，不依赖自动化方法D.随机抽取部分内容作为关键信息10、对于文本的语义理解，以下哪种知识表示方法可以更好地捕捉语义关系？（）A.语义网络B.概念图C.以上都是D.以上都不是11、自然语言处理中的语言模型评估指标有很多，如困惑度（Perplexity）、准确率等。假设要评估一个新开发的语言模型，以下关于评估指标的描述，正确的是：（）A.困惑度越低，说明语言模型的性能越好B.准确率是唯一可靠的评估指标，其他指标都不重要C.不同的评估指标适用于不同的任务和场景，需要综合考虑多个指标来全面评估语言模型的性能D.评估指标的选择对语言模型的评估结果没有影响12、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13、对于命名实体识别任务，以下哪种模型结构在处理复杂的实体边界和类别时具有优势？（）A.循环神经网络B.长短时记忆网络C.门控循环单元D.条件随机场14、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变长的文本输入？（）A.固定长度的向量表示B.动态长度的向量表示C.序列到序列模型D.以上都不是15、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一16、自然语言处理中的词性消歧中的上下文信息如何利用？有哪些有效的方法？（）A.通过分析上下文词汇、语法等利用上下文信息，提高词性消歧准确率，如统计方法、深度学习方法等B.上下文信息无法利用，方法也无效C.不确定D.上下文信息不重要，也没有方法利用17、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18、当进行文本摘要提取时，以下哪种策略能够更好地保留关键信息并保持摘要的简洁性？（）A.抽取式摘要B.生成式摘要C.混合式摘要D.以上方法效果相同19、在自然语言的信息检索中，假设用户输入一个模糊的查询词，以下哪种技术可能有助于提高检索结果的相关性？（）A.词干提取和词形还原B.增加索引的维度C.优化查询算法D.以上技术都可能有帮助20、在自然语言处理的情感分类任务中，除了文本内容，还可以考虑其他因素来提高分类准确性。假设要对社交媒体上的评论进行情感分类，以下关于情感分类扩展因素的描述，正确的是：（）A.评论的发布时间和用户信息对情感分类没有帮助B.结合表情符号、标点符号和文本的长度等特征，可以为情感分类提供更多线索，提高分类的准确性C.情感分类只依赖于文本中的情感词汇，其他因素都是干扰D.考虑扩展因素会增加计算复杂度，降低分类效率，得不偿失二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）详细阐述自然语言处理中的语言模型的适应性调整，如针对特定领域、任务的调整方法，并举例说明其效果。2、（本题5分）在机器翻译中，如何处理多义词和语境相关的翻译？请说明相关方法和技术，并举例说明其应用。3、（本题5分）在文本生成中，如何利用预训练语言模型进行条件生成？请说明相关方法和技术，并举例说明其应用。4、（本题5分）谈谈自然语言处理中词向量表示的词向量更新策略。5、（本题5分）谈谈自然语言处理中词法分析对后续处理步骤的影响。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析在语音识别后的文本处理中，如何纠正识别错误、进行语法检查和语义理解，以提高后续处理的准确性。2、（本题5分）在社交媒体情感分析中，分析如何处理表情符号、网络用语等特殊元素，提高情感判断的准确性。3、（本题5分）分析自然语言处理中的模型压缩中的量化误差分析，以及对性能的影响评估。4、（本题5分）分析自然语言处理中的多模态文本分类中的特征融合方式，以及效果评估。5、（本题5分）分析在命名实体识别的跨语言迁移中，如何利用源语言的标注数据和知识，提高目标语言的识别效果。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）自然语言处理在医疗领域的应用，如电子病历分析、疾病诊断辅助等，具有巨大潜力。请论述在医疗文本的特殊性、隐私保护、医学术语的准确