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文档简介
知识图谱知到课后答案智慧树章节测试答案2025年春浙江大学第一章单元测试
知识图谱可以看作是一种__的知识表示方法,相比于文本更易于被机器查询和处理,因而在搜索引擎、智能问答、大数据分析等领域被广泛应用。()
A:半结构化
B:结构化
C:文本化
D:非结构化
答案:结构化
利用知识图谱增强User和Item的特征表示,有利于挖掘更深层次的用户兴趣,关系多样性也有利于实现更加个性化的推荐,丰富的语义描述还可以增强推荐结果的可解释性。这句话描述的是知识图谱在__中的应用()
A:语言理解
B:推荐系统
C:知识问答
D:大数据分析
答案:推荐系统
知识图谱的技术内涵包括()
A:基于图的知识表示
B:知识图谱推理
C:图数据存储与查询
D:知识图谱融合
答案:基于图的知识表示
###知识图谱推理
###图数据存储与查询
###知识图谱融合
知识图谱的垂直领域应用包括()
A:农业
B:金融
C:政府
D:医疗健康
答案:农业
###金融
###政府
###医疗健康
语言与知识的向量化表示,以及利用神经网络实现语言与知识的处理是重要的人工智能技术发展趋势。()
A:对B:错
答案:对
第二章单元测试
什么是知识表示?()
A:是数据格式处理
B:是编程语言
C:用易于计算机处理的方式来描述人脑的知识
D:是数据结构设计
答案:用易于计算机处理的方式来描述人脑的知识
以下哪个不是产生式系统的优点?()
A:自然性
B:模块性
C:高效性
D:清晰性
答案:高效性
RDF包含以下哪些元素()。
A:主语
B:宾语
C:谓语
D:定语
答案:主语
###宾语
###谓语
TransE模型对于以下哪种关系的处理能力不够强()
A:多对一关系
B:多对多关系
C:一对一关系
D:一对多关系
答案:多对一关系
###多对多关系
###一对多关系
知识的向量表示有利于刻画那些明确非隐含的知识。()
A:对B:错
答案:错
第三章单元测试
哪种数据库更易于扩展和处理复杂关联表达()。
A:关系数据库
B:NoSQL数据库
C:图数据库
答案:图数据库
下面关于RDF图存储和属性图存储描述正确的是()。
A:属性图存储一般支持推理,RDF存储通常具有更好的图分析性能优势
B:RDF存储一般支持推理,属性图存储通常具有更好的图分析性能优势
C:RDF存储和属性图存储通常都支持推理且具有图分析性能优势
D:RDF存储和属性图存储通常都不支持推理且没有图分析性能优势
答案:RDF存储一般支持推理,属性图存储通常具有更好的图分析性能优势
知识图谱的众多存储方案中,属性表存储克服了三元组表的自连接问题,同时解决了水平表中列数过多的问题。()
A:错B:对
答案:对NoSQL数据库善于处理关联关系。()
A:错B:对
答案:错基于关系型数据库存储方案中说法正确的有()。
A:垂直划分存储解决了空值和多值问题,但不能快速执行不同谓语表的连接查询
B:Jena为水平表存储的代表性系统
C:六重索引需要花费6倍的存储空间开销和数据更新维护代价
D:水平表和属性表存储都存在无法表示一对多的联系或多值属性的问题
答案:六重索引需要花费6倍的存储空间开销和数据更新维护代价
###水平表和属性表存储都存在无法表示一对多的联系或多值属性的问题
第四章单元测试
“26日下午,一架叙利亚空军L-39教练机在哈马省被HTS使用的肩携式防空导弹击落”这段文本中:时间实体“26号下午”,机构实体“叙利亚空军”、“HTS”,地点实体“哈马省”武器实体“L-39教练机”、“肩携式防空导弹”。请问,以上做法展示了什么过程?()
A:事件学习
B:实体识别
C:都不是
D:实体关系
答案:实体识别
什么是实体关系学习()。
A:研究如何从文本中抽取事件信息并以结构化的形式呈现出来
B:检测文本中的实体是否具有某种预定义的关系
C:发现文本中的有效实体
D:实体识别与链接
答案:检测文本中的实体是否具有某种预定义的关系
关于CRF(条件随机场)和HMM(隐马尔可夫模型),以下说法正确的有:()。
A:CRF是判别式模型,HMM是生成式模型
B:CRF和HMM都是生成式模型
C:CRF是全局最优,而HMM是局部最优
D:CRF是生成式模型,而HMM是判别式模型
答案:CRF是判别式模型,HMM是生成式模型
###CRF是全局最优,而HMM是局部最优
命名实体识别(NER)技术的序列标签体系包括:()
A:IOB
B:IO
C:BIOSE
D:BILOU
答案:IOB
###IO
###BIOSE
###BILOU
与关系抽取相比,事件抽取是一个更加困难和复杂的任务,因为事件结构远比实体关系三元组复杂。()
A:对B:错
答案:对
第五章单元测试
______是指基于已有的部分观察结果,从而推断出一般化结论的过程。()
A:溯因推理
B:归纳推理
C:类比推理
D:演绎推理
答案:归纳推理
____是基于OntologicalAxioms推理的组成部分。()
A:Abox
B:Dbox
C:Cbox
D:Bbox
答案:Abox
知识图谱推理方法中的符号表示所具有的特征包括:()
A:可解释性强
B:可解释性弱
C:易于表现隐性知识
D:局限于显示表示
答案:可解释性强
###局限于显示表示
___是向量表示推理的特性。()
A:推理过程依靠符号匹配
B:需要人工定义推理逻辑
C:需要训练数据
D:丢失可解释性
答案:需要训练数据
###丢失可解释性
基于规则学习的方法都是不可微的。()
A:对B:错
答案:错
第六章单元测试
()适合处理短文本的相似度。
A:TF-IDF
B:汉明距离
C:Jaccard系数
D:Dice系数
答案:Jaccard系数
本体匹配是指,发现(模式层)等价或相似的()、属性或关系。
A:实体
B:一阶谓词
C:类
D:公理
答案:类
Silk是一个基于Java开发的集成异构数据源的开源框架。()
A:错B:对
答案:错实体对齐侧重发现指称真实世界相同对象的不同实例。()
A:对B:错
答案:对语言异构主要包括()
A:原语异构
B:逻辑异构
C:表达能力异构
D:语法异构
答案:原语异构
###逻辑异构
###表达能力异构
###语法异构
第七章单元测试
在基于模版实现的方法中,下面哪种说法是错误的()。
A:准确率高,可以回答相对复杂的复合问题
B:为了尽可能匹配上一个问题的多种不同表述,需要建立庞大的模板库,耗时耗力且查询效率降低
C:人工定义的模版结构通常可以与真实的用户问题进行匹配
D:模版查询响应速度快
答案:人工定义的模版结构通常可以与真实的用户问题进行匹配
在基于语义解析的方法中,下面哪种说法是错误的()。
A:与模版检测方法类似,语义解析方法也希望得到一个可以直接在知识图谱上查询的逻辑表达式
B:语义解析方法期望直接从问句解析获得对应的逻辑形式
C:语义解析方法都需要经过短语检测、资源映射、语义组合和逻辑表达式生成四个步骤
D:与模版检测方法类似,语义解析方法能够最大程度的利用知识图谱的资源
答案:与模版检测方法类似,语义解析方法能够最大程度的利用知识图谱的资源
在基于模版实现(TBSL)的基本思路中,对于词的理解,通常与知识图谱有关。()
A:错B:对
答案:对在基于模版实现(TBSL)的基本思路中,对于问句的语义结构,通常与知识图谱没有关系。()
A:错B:对
答案:对知识图谱的问答的实现方式主要有()。
A:基于语义解析的知识图谱问答
B:基于查询模版的知识图谱问答
C:基于检索排序的知识图谱问答
D:基于深度学习的知识图谱问答
答案:基于语义解析的知识图谱问答
###基于查询模版的知识图谱问答
###基于检索排序的知识图谱问答
###基于深度学习的知识图谱问答
第八章单元测试
图神经网络在处理节点分类模型时通常以()模式进行训练。
A:非监督学习
B:监督学习
C:半监督学习
D:强化学习
答案:半监督学习
下列图神经网络算法中选取邻居节点的方式为随机采样的是()。
A:GAE
B:GCN
C:GraphSAGE
D:RGCN
答案:GraphSAGE
下列属于图结构的有()。
A:蛋白质相互作用
B:社交网络
C:知识图谱
D:商品用户交互
答案:蛋白质相互作用
###社交网络
###知识图谱
###商品用户交互
图神经网络模型中信息传播模块通常由下列哪些部分组成()。
A:遗忘器
B:迭代器
C:聚合器
D:记忆器
答案:迭代器
###聚合器
知识图谱是一种天然的异构图()。
A:错B:对
答案:对
第九章单元测试
事理知识图谱是一个事理()知识库。
A:逻辑
B:演化
C:推理
D:规律
答案:逻辑
结构上事理图谱是一个()图。
A:无向无环
B:有向无环
C:有向有环
D:无向有环
答案:有向有环
Richpedia借助外部的其他数据来源获得相应图像实体填充图谱,并且利用基于规则的关系抽取模板生成图像实体间的多模态语义关系。()
A:错B:对
答案:对目前低资源学习主要的方法有:数据增强、特征增强、模型增强。()
A:对B:错
答案:对以下属于模态例子的是()
A:视觉信息
B:听觉信息
C:自然语言
D:触觉信息
答案:视觉信息
###听觉信息
###自然语言
###触觉信息
第十章单元测试
下面说法错误的是()。
A:语言不等于知识,语言是表示知识的载体。事实上,大型语言模型和知识图谱都是用来表示和处理知识的人工智能技术手段。B:知识图谱知识的覆盖度更高,任务的泛化能力更强,神经网络化的表示方法也更加利于机器处理,因而知识处理的效率也更高。C:在实际的应用场景中,知识图谱和大模型可以互补,各取所长。D:知识图谱所表示的知识正确性更高,关联性更好,支持更加可控可追溯的推理,同时对人可读友好,可解释性更高。
答案:知识图谱知识的覆盖度更高,任务的泛化能力更强,神经网络化的表示方法也更加利于机器处理,因而知识处理的效率也更高。通用大模型的特点是OneModelforMassiveTasks,这种通用模型通常分为两个阶段训练,分别是()。
A:用大规模语料进行微调训练。B:用超大规模的语料进行预训练。C:指令精调或反馈学习对大模型做进一步的微调训练。D:为特定的任务搜集特定的训练数据,并训练特定的模型。
答案:用超大规模的语料进行预训练。###指令精调或反馈学习对大模型做进一步的微调训练。传统符号人工智能时代的专家系统,通常其知识库的构建都依赖于特定领域专家的输入,每个专家系统通常也仅仅局限于解决特定领域的问题。()
A:对B:错
答案:对思维链是一类特殊的提示,它模拟了人们在思考和解决问题时,通过联想将不同的概念或知识关联起来的过程
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