吉林电子信息职业技术学院《基于深度学习的自然语言处理》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《基于深度学习的自然语言处理》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题2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、人工智能是当前科技领域的热门话题，其应用涵盖了众多领域。以下关于人工智能的定义，不准确的是（）A.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学B.人工智能是指让计算机像人类一样思考和行动，能够自主地解决各种复杂问题C.人工智能仅仅是通过大量的数据训练来实现对特定任务的预测和决策，不涉及对智能本质的探索D.人工智能旨在创造出能够感知环境、学习知识、进行推理和决策，并能够与人类进行交互的智能体2、人工智能中的知识图谱用于表示实体之间的关系和知识。假设一个知识图谱被用于智能问答系统，以下关于知识图谱的描述，正确的是：（）A.知识图谱中的知识是固定不变的，不能进行更新和扩展B.知识图谱能够自动从大量文本中抽取知识，无需人工干预C.可以通过知识图谱的推理功能发现隐藏的知识和关系D.知识图谱只适用于特定领域的知识表示，通用性较差3、在计算机视觉中，以下哪种任务需要对图像中的目标进行定位和分类？（）A.图像分类B.目标检测C.图像分割D.图像生成4、人工智能中的专家系统是一种基于知识的系统。假设有一个用于故障诊断的专家系统，需要将专家的知识和经验转化为系统的规则和推理机制。以下关于专家系统的描述，哪一项是不准确的？（）A.专家系统的性能取决于知识的准确性和完整性B.专家系统能够处理不确定性和模糊性的知识C.专家系统的开发需要大量的时间和专业知识D.专家系统一旦开发完成，就不需要进行更新和维护5、在人工智能的发展历程中，机器学习作为重要的分支取得了显著的成果。假设要开发一个能够自动识别手写数字的系统，需要从大量的手写数字图像数据中学习特征和模式。以下哪种机器学习算法在处理这种图像数据分类问题上具有较大的优势，同时能够适应不同的书写风格和变形？（）A.决策树算法B.朴素贝叶斯算法C.卷积神经网络（CNN）D.支持向量机（SVM）6、人工智能中的元学习技术旨在让模型能够快速适应新的任务和数据分布。假设要开发一个能够在不同领域的小样本学习任务中表现良好的元学习模型，以下哪种元学习方法在泛化能力和学习效率方面具有更大的潜力？（）A.基于模型的元学习B.基于优化的元学习C.基于度量的元学习D.以上方法结合使用7、人工智能在金融风险管理中的应用逐渐增多。假设要利用人工智能模型预测市场风险，以下关于模型评估指标的选择，哪一项是最重要的？（）A.准确率，即模型正确预测的比例B.召回率，即模型正确识别出风险的比例C.F1值，综合考虑准确率和召回率D.均方误差，衡量模型预测值与实际值之间的差异8、人工智能在金融领域的风险评估和欺诈检测中发挥着重要作用。假设要构建一个系统来检测信用卡交易中的欺诈行为，需要实时分析交易数据和用户行为模式。以下哪种技术或方法在处理这种实时、动态的数据时最为有效？（）A.实时数据分析和监控B.离线批量处理和分析C.基于经验的规则判断D.随机抽样检查9、当利用人工智能进行药物研发，例如预测药物分子的活性和副作用，以下哪种技术和数据可能是重要的支撑？（）A.化学信息学和分子模拟B.生物医学数据和机器学习C.药物临床试验数据和统计分析D.以上都是10、在人工智能的图像生成任务中，例如生成逼真的人脸图像或风景图像，假设需要生成具有高度细节和真实感的图像。以下哪种技术或模型在图像生成方面表现较为出色？（）A.生成对抗网络（GANs），通过对抗训练生成图像B.自编码器（Autoencoder），压缩和解压缩图像C.传统的图像处理算法，如滤波和边缘检测D.随机生成像素值来创建图像11、深度学习作为一种强大的人工智能技术，在图像识别领域取得了显著成果。假设要开发一个能够识别各种动物的图像识别系统，以下关于深度学习在该任务中的描述，哪一项是不正确的？（）A.卷积神经网络（CNN）常用于图像特征提取和分类，能有效识别动物图像B.深度神经网络需要大量的标注图像数据进行训练，以提高识别准确率C.通过调整网络结构和参数，可以优化图像识别模型的性能D.深度学习模型一旦训练完成，就无需再进行优化和改进，能够始终保持高精度12、人工智能在农业领域的应用可以帮助提高农作物产量和质量。假设一个农场使用人工智能来监测作物生长和病虫害情况。以下关于人工智能在农业中的应用描述，哪一项是错误的？（）A.通过图像识别技术可以及时发现病虫害的迹象，采取相应的防治措施B.利用传感器收集的数据和分析模型，优化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代农民的经验和判断，自主管理农场的所有生产活动D.结合天气预报和市场需求预测，制定合理的种植计划13、在人工智能的情感分析任务中，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情感，以下关于情感分析的描述，正确的是：（）A.仅仅依靠关键词匹配就能够准确判断文本的情感倾向B.深度学习模型在情感分析中总是比传统的机器学习方法更准确C.考虑文本的上下文、语义和语法结构等多方面信息，能够提高情感分析的准确性D.情感分析的结果不受文本的语言风格和表达方式的影响14、在一个利用人工智能进行天气预报的系统中，为了提高预测的精度和时效性，以下哪个因素可能是需要重点关注和改进的？（）A.气象数据的质量和多样性B.模型的复杂度和计算效率C.模型的融合和集成D.以上都是15、在自然语言处理领域，情感分析是一项重要的任务。假设要分析大量的在线商品评论，以确定消费者对产品的态度是积极、消极还是中性。在进行情感分析时，以下哪种方法可能不是最有效的？（）A.基于词典的方法，通过查找预定义的情感词来判断情感倾向B.利用深度学习模型，如循环神经网络（RNN），自动学习语言的特征和模式C.仅仅依靠人工阅读和判断，不使用任何自动化的技术D.结合词向量和机器学习分类算法，如支持向量机（SVM）二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释人工智能在气候变化研究中的应用。2、（本题5分）简述人工智能在法律领域的应用和挑战。3、（本题5分）简述朴素贝叶斯算法的基本原理。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用深度学习框架构建一个推荐系统，根据用户的历史行为和偏好为用户推荐相关的产品或内容。2、（本题5分）基于Python的OpenCV库和深度学习框架，实现一个实时的车辆品牌和型号识别系统。能够在道路上准确识别出不同品牌和型号的车辆，并进行实时的统计和分析。3、（本题5分）利用Python的Scikit-learn库，实现岭回归（RidgeRegression）算法对数据进行回归分析。通过调整正则化参数，控制模型的复杂度。4、（本题5分）利用Python的OpenCV库，实现对图像的形态学操作（如膨胀、腐蚀），分析其在图像预处理中的作用和效果。5、（本题5分）使用Python的Keras库，构建一个深度信念网络（DBN）模型，对音频数据进行分类。分析