中国地质大学（武汉）《自然语言处理》2021-2022学年第一学期期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页中国地质大学（武汉）

《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15个小题，每小题1分，共15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、在问答系统中，问题理解是关键的一步。以下哪种技术常用于问题的语义理解？（）A.词袋模型B.语义网络C.深度学习模型D.以上都是2、语义理解是自然语言处理的核心问题。假设要理解一个句子“他在黑暗中寻找光明”的深层含义，以下关于语义理解的描述，正确的是：（）A.仅仅通过单词的表面意思就能准确理解整个句子的语义B.需要考虑句子所处的语境、文化背景以及说话人的意图等因素，综合分析才能真正理解其语义C.语义理解只适用于简单的陈述句，对于复杂的修辞手法和隐喻无法处理D.计算机对语义的理解能力与人完全相同，不会存在偏差3、在自然语言处理中，机器翻译中的低资源语言翻译是如何实现的？有哪些挑战？（）A.低资源语言翻译通过迁移学习、数据增强等实现，挑战包括数据稀缺、语言特殊性等B.低资源语言翻译无法实现，挑战也不存在C.不确定D.低资源语言翻译只是简单的翻译，没有挑战4、关于自然语言的语义理解，假设面对一个含义模糊、多义词较多的句子，需要准确推断出其真正的语义。以下哪种语义理解技术在处理这种具有挑战性的情况时可能更有效？（）A.基于词典的语义分析，查询词典中单词的定义B.基于语料库的语义消歧，利用大规模文本数据确定词义C.基于知识图谱的语义推理，借助知识关系推断语义D.单纯依靠上下文猜测语义，不借助任何辅助工具5、对于自然语言处理中的模型评估，以下哪种交叉验证方法能够更有效地利用数据？（）A.K折交叉验证B.留一交叉验证C.随机交叉验证D.以上都是6、在自然语言处理的在线学习中，以下哪个算法可以根据新的数据实时更新模型？（）A.随机梯度下降（SGD）B.在线随机森林C.以上都是D.以上都不是7、在自然语言的情感分析中，我们需要判断文本所表达的情感倾向。假设要分析一段用户对产品的评价，以下哪个方面对于准确判断情感至关重要？（）A.文本中使用的形容词和副词B.文本的长度C.文本的写作风格D.文本的发布时间8、在文本分类中，使用深度学习模型时，以下哪个因素对模型性能影响较大？（）A.网络层数B.训练数据的质量C.激活函数的选择D.以上都是9、问答系统是自然语言处理的实用应用之一。假设要开发一个智能客服问答系统，以下关于问答系统的描述，哪一项是不正确的？（）A.问答系统需要能够理解用户的问题，并从知识库中搜索和匹配相关的答案B.可以利用知识图谱和语义推理来提高问答系统的回答准确性和全面性C.问答系统只能回答预先设定好的问题，无法处理新的、未曾见过的问题D.对用户问题的意图理解和歧义消除是问答系统面临的挑战之一10、在自然语言处理的情感分类中，假设要将电影评论分为积极、消极和中性三类，以下关于情感分类的描述，正确的是：（）A.传统的机器学习算法在情感分类中已经被深度学习算法完全取代，没有应用价值B.深度学习模型在处理不平衡的情感数据集时能够自动调整权重，保证分类的准确性C.情感分类只需要考虑文本中的情感词，不需要考虑文本的整体语境D.不同的情感分类方法在不同的数据集和应用场景中表现相同，没有差异11、对于自然语言处理中的语义相似度计算，除了基于词汇和语法，还可以考虑什么？（）A.语义角色B.概念层次C.上下文语境D.以上都是12、在自然语言处理的舆情监测和分析中，比如跟踪社交媒体上关于某一事件的舆论动态。需要及时捕捉和分析大量的文本数据。以下哪种方法可能有助于快速获取关键信息？（）A.实时数据采集和预处理B.基于关键词和话题的监测C.情感倾向分析和趋势预测D.以上都是13、在句法分析中，依存句法分析和成分句法分析是两种常见的方法。以下关于它们的说法，哪一项是不正确的？（）A.依存句法分析关注词与词之间的依存关系B.成分句法分析将句子分解为不同的成分C.依存句法分析比成分句法分析更能准确地反映句子的结构D.这两种方法在不同的应用场景中都有其优势14、自然语言处理中的文本分类不平衡问题是一个常见的挑战。假设要对一个类别分布极不均衡的数据集进行文本分类，以下关于处理不平衡问题的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以采用过采样、欠采样或生成合成数据的方法来平衡数据集B.选择适合不平衡数据的分类算法，如基于代价敏感的学习算法C.文本分类不平衡问题不会对模型的性能和泛化能力产生影响D.评估模型时需要使用适合不平衡数据的指标，如F1值和召回率15、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.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明自然语言处理中词性标注的动态更新方法。2、（本题5分）解释自然语言处理中句法分析在理解复杂句子中的作用。3、（本题5分）论述自然语言处理中机器翻译的领域适应的概念和实现方法。4、（本题5分）论述自然语言处理中情感分析的作用和常用的情感分析方法。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）自然语言处理中的情感分析在市场营销和客户服务中具有重要价值。论述情感分析的方法和技术，包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法。分析情感分析在不同场景中的应用及面临的挑战。2、（本题5分）自然语言处理中的错误分析对于改进模型性能至关重要。探讨如何进行有效的错误分析，包括错误类型的分类、错误原因的追溯，以及如何根据错误分析结果调整模型架构和训练策略。3、（本题5分）自然语言处理中的模型压缩和量化技术对于在资源受限设备上部署模型至关重要。论述模型压缩和量化的方法，如剪枝、量化、低秩分解等，以及它们对模型性能和精度的影响，同时探讨如何在压缩和量化的过程中保持模型的泛化能力和鲁棒性。4、（本题5分）在社交媒体的舆论引导中，自然语言处理可以发挥重要作用。论述自然语言处理技术如何监测舆论动态、分析舆论倾向，以及如何通过自然语言生成进行有效的舆论引导，同时要考虑伦理和社会责任问题。5、（本题5分）自然语言处理在旅游规划中有潜在的应用。请论述自然语言处理在旅游目的地推荐、行程规划等方面的应用和挑战。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）分析在社交媒体文本处理中，如何应对语言的不规范性、多样性和实时性，提高处理效果。2、（本题10分）分析在自然语