青海卫生职业技术学院《自然语言处理》2023-2024学年第一学期期末试卷

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2023-2024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30个小题，每小题1分，共30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2、自然语言处理中的事件抽取任务是从文本中提取事件的相关信息。假设要从新闻报道中抽取地震事件的时间、地点和伤亡情况等信息，以下关于事件抽取方法的描述，正确的是：（）A.手动编写规则进行事件抽取能够适应各种复杂的文本结构和语言表达B.基于深度学习的序列标注模型结合事件模式和特征，可以有效地抽取事件的关键元素C.事件抽取只关注事件的核心要素，不考虑事件的背景和相关描述D.事件抽取的结果对后续的信息分析和决策没有价值3、在自然语言处理的知识图谱构建中，比如从大量文本中抽取实体和关系构建知识图谱。需要对文本中的语义关系进行准确理解和抽取。以下哪个步骤可能是最具挑战性的？（）A.实体识别B.关系抽取C.知识融合和消歧D.以上都是4、文本分类是自然语言处理中的常见应用。假设要对大量的新闻文章进行分类，以下关于文本分类的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过提取文本的特征，如词袋模型、TF-IDF等，作为分类的依据B.支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等机器学习算法在文本分类中经常被使用C.深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和多层感知机（MLP），在文本分类任务中表现出色D.文本分类的准确率只与所使用的分类算法有关，与数据的质量和预处理无关5、在知识图谱的补全任务中，以下哪种方法能够利用已有实体和关系进行推断？（）A.基于路径的推理B.基于嵌入的推理C.基于规则的推理D.以上都是6、在文本分类的深度学习模型中，以下哪个超参数对模型性能的影响较大？（）A.学习率B.隐藏层神经元数量C.以上都是D.以上都不是7、对于命名实体识别中的嵌套实体问题，以下哪种方法能够更好地处理？（）A.多层标注B.基于图的模型C.序列标注结合规则D.以上都是8、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9、自然语言处理中，当进行文本生成时，以下哪种方法可以控制生成文本的长度？（）A.设定生成步数B.引入长度约束C.基于概率的截断D.以上都是10、在自然语言处理的研究中，跨语言处理是一个重要的方向。假设要进行不同语言之间的文本转换和理解，以下关于跨语言处理的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以利用机器翻译技术将一种语言的文本翻译成另一种语言B.跨语言词向量表示能够捕捉不同语言之间的语义相似性C.跨语言处理只需要关注语言的语法和词汇差异，不需要考虑文化背景D.零样本学习和迁移学习在跨语言处理中可以发挥作用11、信息检索与自然语言处理密切相关。假设一个用户在搜索引擎中输入了一个复杂的查询语句，搜索引擎需要理解用户的意图并提供准确的搜索结果。在这个过程中，以下哪项技术对于准确解析用户查询和匹配相关文档最为重要？（）A.关键词匹配B.语义理解C.文档索引构建D.排序算法12、在自然语言处理的预训练语言模型微调中，以下哪个因素会影响微调的效果？（）A.预训练模型的规模B.微调数据的质量C.以上都是D.以上都不是13、自然语言处理中的知识图谱构建有助于更好地理解和处理文本。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下哪个数据源可能最为重要？（）A.历史书籍和文献B.网络百科全书C.社交媒体上的相关讨论D.以上数据源同等重要14、自然语言处理中的信息检索需要快速准确地找到用户所需的信息。假设用户在一个大型文档库中搜索特定的主题。以下关于信息检索的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过构建索引、使用排序算法等提高检索效率B.检索结果的相关性评估是信息检索中的重要环节C.信息检索只关注文本的标题和关键词，不考虑文本的内容D.优化查询语句和选择合适的检索模型可以提高检索效果15、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16、在自然语言处理的应用中，语音识别与自然语言处理相结合可以实现语音交互。假设在一个嘈杂的环境中进行语音识别，以下哪个因素可能对识别准确率的影响最大？（）A.说话人的口音B.背景噪声的强度C.所使用的语音识别模型D.说话人的语速17、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18、对于文本的句法分析，以下哪种方法能够更准确地构建句子的语法结构？（）A.基于规则的句法分析B.基于概率的句法分析C.深度学习的句法分析D.以上方法效果相同19、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20、在自然语言处理中，知识图谱的更新和维护是如何进行的？有哪些挑战？（）A.知识图谱通过添加新实体、关系等更新，挑战包括数据准确性、时效性等B.知识图谱无法更新和维护，挑战也不存在C.不确定D.知识图谱不需要更新和维护，也没有挑战21、情感分析用于判断文本所表达的情感倾向。假设要分析消费者对一款新产品的评价的情感倾向，以下关于情感分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以基于词典和词频统计的方法来判断情感极性，如积极、消极或中性B.深度学习模型能够自动学习文本中的情感特征，提高情感分析的准确性C.上下文信息和语言的修辞手法会对情感分析的结果产生影响D.情感分析的结果总是准确无误的，能够反映出真实的情感态度22、自然语言处理中的问答系统需要理解用户的问题并给出准确的答案。假设用户提出了一个模糊不清、语义歧义的问题，以下哪种策略可能有助于系统更好地理解用户意图？（）A.要求用户重新表述问题B.结合上下文和常识进行推理C.随机给出一个可能的答案D.忽略这个问题23、在自然语言处理中，问答系统的关键技术有哪些？问答系统的性能如何评估？（）A.问答系统关键技术包括问题理解、答案检索等，性能可通过准确率、召回率等指标评估B.问答系统没有关键技术，也无法评估性能C.不确定D.问答系统只是简单的搜索，没有技术和评估方法24、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25、自然语言处理中的文本分类中的特征选择方法有哪些？不同方法的优缺点是什么？（）A.特征选择方法有信息增益、卡方检验等，优缺点在计算复杂度、准确性等方面不同B.特征选择没有方法，也没有优缺点C.不确定D.特征选择只是随机选择，没有实际意义26、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27、自然语言处理中的文本摘要生成是如何实现的？文本摘要的评价指标有哪些？（）A.文本摘要通过提取关键信息实现，评价指标有准确性、简洁性等，为用户提供简洁内容B.文本摘要随机生成，没有评价指标C.不确定D.文本摘要没有意义，也无法评价28、对于自然语言处理中的词汇语义相似度计算，假设要比较两个单词在语义上的相似程度。以下哪种方法可能提供更准确的相似度度量？（）A.基于词向量的余弦相似度计算B.基于词典定义的比较C.基于共现频率的计算D.主观判断词汇的相似度，不使用任何计算方法29、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30、在自然语言处理的情感分析任务中，需要判断文本所表达的情感倾向。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价，需要考虑语言的主观性、讽刺和夸张等表达方式。同时，要能够区分不同强度的情感。以下哪种情感分析方法在处理这种复杂的情感表达时更为准确？（）A.基于词典的情感分析B.基于机器学习分类器的情感分析C.基于深度学习的情感分析模型D.依靠人工判断二、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在环保领域，自然语言处理可以用于环境报告分析、环保政策解读等。请详细论述自然语言处理在环保相关场景中的应用方式和效果评估，分析其在处理环境科学专业术语和复杂数据时面临的困难，以及如何推动环保工作的科学决策和公众参与。2、（本题5分）自然语言处理中的文本自动摘要在信息过载的时代很有必要。请论述文本自动摘要的主要方法和挑战，并分析其在自然语言处理中的应用。3、（本题5分）自然语言处理中的篇章级语义表示学习旨在捕捉整个篇章的语义信息。论述篇章级语义表示学习的方法和模型，分析其在篇章理解、文本分类等任务中的应用，并探讨如何有效地融合篇章内的局部和全局语义信息。4、（本题5分）自然语言处理中的模型压缩和加速技术对于在资源受限设备上的应用至关重要。论述模型压缩的方法，如剪枝、量化和知识蒸馏，分析它们对模型性能和效率的影响，以及在移动设备、物联网等场景中的应用前景。5、（本题5分）自然语言处理中的语义相似度计算方法有哪些？阐述语义相似度在文本匹配和信息检索中的应用，以及面临的挑战。三、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）论述自然语言处理中对话系统的类型及各自的特点。2、（本题5分）解释什么是文本蕴含识别，说明文本蕴含识别的任务和常用方法，并分析其在文本推理等