西藏农牧学院《自然语言处理课程设计》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《自然语言处理课程设计》2023-2024学年第二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、对于机器翻译系统，评价其性能的常用指标之一是BLEU值。以下关于BLEU值的描述，哪一项是不正确的？（）A.BLEU值越高，表示翻译质量越好B.BLEU值只考虑译文与参考译文的词汇匹配程度C.BLEU值计算时需要多个参考译文D.BLEU值不受译文长度的影响2、在自然语言处理的语言模型评估指标中，选择合适的指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个语言模型在生成自然语言文本方面的能力，需要考虑文本的流畅性、合理性和多样性等多个方面。同时，要根据具体的应用场景选择合适的评估指标。以下哪种评估指标在评估语言模型的生成能力时更能全面反映模型的性能？（）A.困惑度B.BLEU得分C.ROUGE得分D.以上指标结合使用3、对于自然语言处理中的模型压缩，以下哪种技术能够减少模型参数数量同时保持性能？（）A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.以上都是4、自然语言处理中，当进行机器阅读理解时，以下哪个模型结构能够更好地理解文本的上下文信息？（）A.TransformerB.LSTMC.GRUD.以上都可以5、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6、在信息抽取任务中，若要从一段文本中提取出人物、地点和事件等关键信息，以下哪种方法通常会被使用？（）A.正则表达式B.命名实体识别C.句法分析D.语义理解7、在自然语言处理中，语义相似度计算中的语义表示方法有哪些？不同方法的特点是什么？（）A.语义表示方法有词向量、语义网络等，特点在表达能力、计算效率等方面不同B.语义相似度计算没有语义表示方法，也没有特点C.不确定D.语义表示方法不重要，也没有特点8、对于一个中文文本，要进行分词处理，以下哪种分词方法能够更好地处理未登录词？（）A.基于词典的分词B.基于统计的分词C.基于理解的分词D.以上都不是9、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10、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11、在自然语言生成的任务中，比如为一款新的电子产品生成详细的产品说明，需要考虑语言的准确性、流畅性和吸引力。假设这款产品具有独特的功能和特点，需要在说明中突出展示。以下哪种方法可能有助于生成高质量的产品说明？（）A.使用预定义的模板和规则B.基于统计的语言模型C.基于深度学习的生成模型，如Transformer架构D.随机生成文本，然后进行筛选和修改12、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。假设一个问答系统接收到“明天北京的天气如何？”的问题，以下关于问答系统的描述，正确的是：（）A.问答系统可以直接在大量文本中搜索包含关键词的句子作为答案，无需进行语义理解B.利用知识图谱和语义推理能够提高问答系统回答复杂问题的能力，但构建知识图谱成本高且难度大C.问答系统的性能只取决于所使用的数据库规模，与算法和模型无关D.问答系统给出的答案一定是准确和完整的，不需要用户进一步核实13、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14、当处理中文自然语言时，以下哪种方法对于解决汉字的多义性问题较为有效？（）A.基于词典的消歧B.利用上下文语境C.深度学习模型自动学习D.以上方法结合使用15、自然语言处理中，当进行语义角色标注时，以下哪个因素会对标注结果产生重要影响？（）A.词汇语义B.句法结构C.上下文信息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）解释自然语言处理中句法分析在理解复杂句子中的作用。2、（本题5分）解释自然语言处理中语言模型的自适应学习方法。3、（本题5分）论述自然语言处理中对话系统的个性化交互方法。4、（本题5分）解释什么是句法分析，说明句法分析的目的和常见的句法分析算法，如基于概率的算法和基于规则的算法，并分析它们的优缺点。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）自然语言处理中的语言模型自适应技术，旨在使模型能够快速适应新的领域和任务，是一个具有挑战性的研究方向。论述语言模型自适应的方法和策略，如领域自适应、任务自适应、Few-Shot自适应等，以及在实际应用中的效果和优化方法，同时探讨如何解决自适应过程中的过拟合和欠拟合问题。2、（本题5分）自然语言处理在城市规划领域，如公众意见收集分析、规划文件生成等方面有应用前景。请论述自然语言处理在城市规划中的作用和实现方式，分析其在处理多样化的公众意见和复杂的规划文本时面临的挑战，以及如何为城市规划决策提供更有效的信息。3、（本题5分）情感分析在影视评论分析中有何价值？论述自然语言处理技术如何进行影视评论的情感分析，以及对影视产业的影响。4、（本题5分）自然语言处理中的信息抽取旨在从大量文本中提取有用的信息，如人物、事件、时间等。请论述信息抽取的主要技术和方法，包括基于模板、基于规则和基于机器学习的方法，分析其在实际应用中的复杂性和准确性，以及如何应对信息的不确定性和模糊性。5、（本题5分）自然语言处理中的词向量表示对于语言理解和处理至关重要。论述词向量的生成方法和特点，如Word2Vec、GloVe等。分析词向量在文本分类、情感分析等任务中的应用价值及局限性。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）分析在文本摘要的抽取式和生成式方法中，各自的优势和适用场景，以及如何结合使用提高摘要质量。2、