人工智能工程技术单选题100道及答案

人工智能工程技术单选题100道及答案1.在人工智能图像识别中，为了提高对不同光照条件下图像的识别准确率，常采用的预处理方法是？A.直方图均衡化B.高斯滤波C.中值滤波D.锐化处理答案：A解析：直方图均衡化可增强图像对比度，适应不同光照，提高识别准确率。B主要用于平滑去噪；C用于去除椒盐噪声；D用于增强图像边缘。2.以下哪种机器学习算法主要用于处理序列数据？A.决策树B.支持向量机C.循环神经网络（RNN）D.朴素贝叶斯答案：C解析：RNN具有记忆性，适合处理序列数据。A常用于分类和回归；B用于分类和回归分析；D基于贝叶斯定理，常用于文本分类等。3.人工智能中，将自然语言文本转化为机器可处理向量的技术是？A.词法分析B.句法分析C.词嵌入（WordEmbedding）D.命名实体识别答案：C解析：词嵌入能将文本转化为向量。A主要分析词语；B分析句子结构；D识别文本中的命名实体。4.在强化学习中，智能体与环境交互获得的反馈信号是？A.状态B.动作C.奖励D.策略答案：C解析：奖励是环境给智能体的反馈，指导其学习。A是环境状态；B是智能体行动；D是选择动作的规则。5.用于图像分割的U-Net网络结构的特点是？A.全连接层多B.具有编码器-解码器结构C.卷积核尺寸固定D.无跳跃连接答案：B解析：U-Net有编码器-解码器结构，利于图像分割。A全连接层多不是其特点；C卷积核尺寸可变；D有跳跃连接。6.以下哪个是衡量分类模型性能的指标？A.均方误差（MSE）B.准确率（Accuracy）C.平均绝对误差（MAE）D.决定系数（R²）答案：B解析：准确率用于衡量分类模型。A、C用于回归模型；D衡量回归模型拟合优度。7.在人工智能算法中，遗传算法的核心操作不包括？A.选择B.交叉C.变异D.剪枝答案：D解析：遗传算法核心操作有选择、交叉、变异。剪枝常用于决策树算法。8.人工智能语音识别系统中，声学模型主要处理的是？A.语言的语法结构B.语音的声学特征C.语义理解D.词汇的拼写答案：B解析：声学模型处理语音声学特征。A是语法分析内容；C是语义模型工作；D与声学模型无关。9.以下哪种数据结构常用于存储图数据？A.栈B.队列C.邻接矩阵D.二叉树答案：C解析：邻接矩阵适合存储图数据。A、B是线性数据结构；D是树形结构。10.在深度学习中，ReLU激活函数的表达式是？A.f(x)=1/(1+e⁻ˣ)B.f(x)=max(0,x)C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=x答案：B解析：ReLU是f(x)=max(0,x)。A是Sigmoid函数；C是双曲正切函数；D是线性函数。11.人工智能中，迁移学习的主要目的是？A.增加训练数据量B.减少模型参数C.利用已有的知识来加速新任务的学习D.提高模型的泛化能力答案：C解析：迁移学习利用已有知识加速新任务学习。A不是主要目的；B和D与迁移学习核心目的不符。12.在图像生成任务中，生成对抗网络（GAN）由哪两部分组成？A.编码器和解码器B.生成器和判别器C.卷积层和池化层D.全连接层和激活层答案：B解析：GAN由生成器和判别器组成。A是自编码器结构；C、D是神经网络常见层。13.以下哪种聚类算法不需要预先指定聚类的数量？A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.高斯混合模型（GMM）答案：B解析：DBSCAN基于密度聚类，无需预先指定聚类数量。A、D需指定；C可指定也可不指定。14.人工智能自然语言处理中，词性标注的作用是？A.确定句子的语法结构B.为每个词标注其词性C.识别句子中的命名实体D.分析句子的语义答案：B解析：词性标注为词标注词性。A是句法分析；C是命名实体识别；D是语义分析。15.在机器学习中，过拟合现象是指？A.模型在训练集和测试集上的表现都很差B.模型在训练集上表现好，在测试集上表现差C.模型在训练集上表现差，在测试集上表现好D.模型在训练集和测试集上的表现都很好答案：B解析：过拟合是模型对训练集过度学习，在测试集表现差。A是欠拟合；C不符合常理；D是理想情况。16.以下哪种算法常用于处理高维稀疏数据？A.逻辑回归B.随机森林C.线性回归D.支持向量机（SVM）的线性核答案：D解析：SVM线性核适合处理高维稀疏数据。A、C对数据特征有一定要求；B处理高维稀疏数据效率不高。17.人工智能中，强化学习的目标是？A.最大化长期累积奖励B.最小化训练误差C.提高模型的泛化能力D.减少模型的参数数量答案：A解析：强化学习目标是使智能体最大化长期累积奖励。B是监督学习目标；C是模型训练的普遍追求；D不是强化学习主要目标。18.在图像识别任务中，使用数据增强的目的是？A.减少训练数据量B.增加训练数据的多样性C.提高模型的复杂度D.降低模型的计算量答案：B解析：数据增强增加训练数据多样性，提高模型泛化能力。A与目的相反；C、D不是主要目的。19.以下哪种神经网络结构适合处理时间序列预测问题？A.卷积神经网络（CNN）B.多层感知机（MLP）C.长短时记忆网络（LSTM）D.自编码器（Autoencoder）答案：C解析：LSTM能处理时间序列中的长期依赖，适合预测。A多用于图像；B处理序列数据能力有限；D用于数据编码和解码。20.人工智能自然语言处理中，词法分析的主要任务不包括？A.分词B.词性标注C.句法分析D.去除停用词答案：C解析：句法分析不属于词法分析，词法分析主要有分词、词性标注、去停用词等。21.在机器学习中，正则化的作用是？A.提高模型的训练速度B.防止模型过拟合C.增加模型的复杂度D.减少训练数据的噪声答案：B解析：正则化通过约束模型参数防止过拟合。A、C、D不是其主要作用。22.以下哪种模型可用于异常检测？A.逻辑回归B.孤立森林（IsolationForest）C.决策树D.支持向量机（SVM）的多项式核答案：B解析：孤立森林常用于异常检测。A、C用于分类；D用于分类和回归。23.人工智能图像识别中，特征提取的目的是？A.增加图像的分辨率B.减少图像的数据量C.提高图像的对比度D.增强图像的色彩答案：B解析：特征提取减少图像数据量，保留关键信息。A、C、D不是其主要目的。24.在强化学习中，策略梯度算法的核心思想是？A.直接优化策略参数以最大化累积奖励B.基于价值函数选择动作C.随机选择动作D.固定策略不变答案：A解析：策略梯度算法直接优化策略参数最大化奖励。B是基于价值的方法；C和D不符合其思想。25.以下哪种数据处理方法可用于处理缺失值？A.归一化B.标准化C.插补法D.主成分分析（PCA）答案：C解析：插补法用于处理缺失值。A、B用于数据缩放；D用于降维。26.人工智能中，模型评估的指标不包括？A.召回率（Recall）B.准确率（Accuracy）C.学习率（LearningRate）D.F1值答案：C解析：学习率是模型训练参数，不是评估指标。A、B、D是常见评估指标。27.在图像生成中，变分自编码器（VAE）的特点是？A.只能生成离散数据B.引入了概率分布C.没有编码器结构D.不使用损失函数答案：B解析：VAE引入概率分布。A可生成连续数据；C有编码器；D使用损失函数。28.以下哪种算法可用于文本分类？A.线性回归B.随机森林C.支持向量机（SVM）D.梯度提升树（GBT）答案：C解析：SVM常用于文本分类。A用于回归；B、D也可用于分类，但SVM在文本分类更常用。29.人工智能语音合成技术中，基音周期的作用是？A.决定语音的音调B.决定语音的音色C.决定语音的音量D.决定语音的语速答案：A解析：基音周期决定语音音调。B音色与发声器官等有关；C音量与振幅有关；D语速与时间间隔有关。30.在机器学习中，交叉验证的目的是？A.提高模型的训练速度B.减少训练数据的噪声C.评估模型的泛化能力D.增加模型的复杂度答案：C解析：交叉验证评估模型泛化能力。A、B、D不是其主要目的。31.以下哪种神经网络结构适合处理图像的局部特征？A.循环神经网络（RNN）B.多层感知机（MLP）C.卷积神经网络（CNN）D.自编码器（Autoencoder）答案：C解析：CNN通过卷积核提取图像局部特征。A处理序列；B不适合处理图像局部特征；D用于编码解码。32.人工智能自然语言处理中，语义角色标注的任务是？A.确定句子中每个词的词性B.分析句子的语法结构C.标注句子中各个成分的语义角色D.识别句子中的命名实体答案：C解析：语义角色标注标注句子成分语义角色。A是词性标注；B是句法分析；D是命名实体识别。33.在强化学习中，Q-学习算法是基于？A.策略梯度B.价值函数C.随机策略D.固定策略答案：B解析：Q-学习基于价值函数学习。A是策略梯度算法；C、D不符合其原理。34.以下哪种数据降维方法基于线性变换？A.主成分分析（PCA）B.局部线性嵌入（LLE）C.自编码器（Autoencoder）D.t-分布邻域嵌入（t-SNE）答案：A解析：PCA基于线性变换降维。B、D是非线性降维；C是神经网络降维。35.人工智能图像识别中，HOG特征主要用于提取？A.颜色特征B.纹理特征C.形状特征D.边缘特征答案：C解析：HOG特征主要提取形状特征。A与颜色无关；B不是主要提取纹理；D边缘特征不是其核心。36.在机器学习中，Bagging算法的特点是？A.串行训练多个弱分类器B.并行训练多个弱分类器C.只训练一个强分类器D.不使用弱分类器答案：B解析：Bagging并行训练多个弱分类器。A是Boosting；C、D不符合Bagging原理。37.以下哪种模型可用于时间序列的预测和异常检测？A.ARIMA模型B.逻辑回归C.决策树D.支持向量机（SVM）答案：A解析：ARIMA用于时间序列预测和异常检测。B、C、D主要用于分类。38.人工智能语音识别中，语言模型的作用是？A.处理语音的声学特征B.纠正语音识别的错误C.生成语音信号D.确定语音的音调答案：B解析：语言模型纠正语音识别错误。A是声学模型工作；C是语音合成；D与语言模型无关。39.在深度学习中，BatchNormalization的作用是？A.减少训练数据的噪声B.提高模型的复杂度C.加速模型收敛D.增加训练数据量答案：C解析：BatchNormalization加速模型收敛。A、B、D不是其主要作用。40.以下哪种算法可用于聚类分析？A.线性回归B.朴素贝叶斯C.K-MeansD.逻辑回归答案：C解析：K-Means用于聚类。A、D用于回归；B用于分类。41.人工智能自然语言处理中，依存句法分析的目的是？A.确定句子中每个词的词性B.分析句子中词语之间的依存关系C.识别句子中的命名实体D.分析句子的语义答案：B解析：依存句法分析分析词语依存关系。A是词性标注；C是命名实体识别；D是语义分析。42.在强化学习中，Actor-Critic算法结合了？A.策略梯度和价值函数B.随机策略和固定策略C.监督学习和无监督学习D.分类和回归答案：A解析：Actor-Critic结合策略梯度和价值函数。B、C、D不符合其原理。43.以下哪种数据处理方法可用于数据的标准化？A.归一化B.Z-score标准化C.插补法D.主成分分析（PCA）答案：B解析：Z-score标准化用于数据标准化。A是归一化方法；C处理缺失值；D用于降维。44.人工智能图像生成中，StyleGAN的特点是？A.只能生成单一风格的图像B.可以控制生成图像的风格C.没有生成器结构D.不使用噪声输入答案：B解析：StyleGAN可控制生成图像风格。A可生成多种风格；C有生成器；D使用噪声输入。45.在机器学习中，模型的泛化能力是指？A.模型在训练集上的表现B.模型在测试集上的表现C.模型对新数据的适应能力D.模型的训练速度答案：C解析：泛化能力是模型对新数据的适应能力。A是训练效果；B是测试表现；D与泛化能力无关。46.以下哪种神经网络结构适合处理多模态数据？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.多模态融合网络D.多层感知机（MLP）答案：C解析：多模态融合网络适合处理多模态数据。A处理图像；B处理序列；D对多模态处理能力有限。47.人工智能自然语言处理中，情感分析的任务是？A.确定句子的语法结构B.分析文本的情感倾向C.识别句子中的命名实体D.为每个词标注其词性答案：B解析：情感分析分析文本情感倾向。A是句法分析；C是命名实体识别；D是词性标注。48.在强化学习中，蒙特卡罗方法用于估计？A.价值函数B.策略梯度C.随机策略D.固定策略答案：A解析：蒙特卡罗方法估计价值函数。B是策略梯度算法；C、D不符合其用途。49.以下哪种数据降维方法可用于可视化高维数据？A.主成分分析（PCA）B.局部线性嵌入（LLE）C.t-分布邻域嵌入（t-SNE）D.自编码器（Autoencoder）答案：C解析：t-SNE用于高维数据可视化。A、B用于降维；D用于编码解码。50.人工智能图像识别中，SIFT特征的优点是？A.对光照变化不敏感B.只适用于彩色图像C.计算速度快D.只能提取边缘特征答案：A解析：SIFT对光照变化不敏感。B适用于彩色和灰度图像；C计算速度不快；D可提取多种特征。51.在机器学习中，AdaBoost算法的核心思想是？A.对样本进行加权，提高分类错误样本的权重B.随机选择弱分类器C.只训练一个强分类器D.不使用弱分类器答案：A解析：AdaBoost对样本加权，增加分类错误样本权重，让后续弱分类器更关注这些样本。B不是随机选；C训练多个弱分类器组合；D使用弱分类器。52.以下哪种模型可用于推荐系统？A.线性回归B.协同过滤模型C.支持向量机（SVM）D.决策树答案：B解析：协同过滤常用于推荐系统。A用于回归；C用于分类和回归；D用于分类。53.人工智能语音合成中，波形拼接法的特点是？A.合成语音自然度高，但灵活性差B.合成语音灵活性高，但自然度差C.只能合成简单语音D.不使用语音样本答案：A解析：波形拼接法合成语音自然度高，但灵活性受样本限制。B说法相反；C能合成较复杂语音；D使用语音样本。54.在深度学习中，Dropout技术的作用是？A.减少模型的参数数量B.防止模型过拟合C.提高模型的训练速度D.增加训练数据量答案：B解析：Dropout随机丢弃神经元，防止过拟合。A不是减少参数数量；C对训练速度影响不大；D不增加训练数据量。55.以下哪种算法可用于特征选择？A.主成分分析（PCA）B.卡方检验C.线性回归D.支持向量机（SVM）答案：B解析：卡方检验用于特征选择。A是降维；C用于回归；D用于分类和回归。56.人工智能自然语言处理中，篇章分析的任务是？A.确定句子中每个词的词性B.分析篇章的结构和语义关系C.识别句子中的命名实体D.分析句子的语法结构答案：B解析：篇章分析分析篇章结构和语义关系。A是词性标注；C是命名实体识别；D是句法分析。57.在强化学习中，DDPG算法适用于？A.离散动作空间B.连续动作空间C.无动作空间D.只有一个动作的空间答案：B解析：DDPG适用于连续动作空间。A有其他算法；C和D不符合其应用场景。58.以下哪种数据处理方法可用于处理类别数据？A.归一化B.独热编码（One-HotEncoding）C.标准化D.插补法答案：B解析：独热编码处理类别数据。A、C用于数值数据；D处理缺失值。59.人工智能图像生成中，DCGAN的特点是？A.只使用全连接层B.引入卷积层和反卷积层C.没有判别器结构D.不使用激活函数答案：B解析：DCGAN引入卷积层和反卷积层。A使用卷积层；C有判别器；D使用激活函数。60.在机器学习中，模型的偏差和方差的关系是？A.偏差和方差都越大越好B.偏差和方差都越小越好C.偏差小方差大或偏差大方差小好D.需要在偏差和方差之间进行权衡答案：D解析：需要在偏差和方差间权衡以达到较好的模型性能。A、B、C说法不准确。61.以下哪种神经网络结构适合处理文本的长距离依赖关系？A.卷积神经网络（CNN）B.多层感知机（MLP）C.门控循环单元（GRU）D.自编码器（Autoencoder）答案：C解析：GRU能处理文本长距离依赖。A处理局部特征；B对长距离依赖处理能力弱；D用于编码解码。62.人工智能自然语言处理中，指代消解的任务是？A.确定句子中每个词的词性B.分析句子中代词所指代的对象C.识别句子中的命名实体D.分析句子的语法结构答案：B解析：指代消解分析代词指代对象。A是词性标注；C是命名实体识别；D是句法分析。63.在强化学习中，PPO算法相比于传统算法的优势是？A.训练速度慢但更稳定B.训练速度快且更稳定C.只适用于离散动作空间D.不使用价值函数答案：B解析：PPO训练速度快且更稳定。A说法错误；C适用于连续和离散空间；D使用价值函数。64.以下哪种数据降维方法可用于保留数据的局部结构？A.主成分分析（PCA）B.局部线性嵌入（LLE）C.自编码器（Autoencoder）D.t-分布邻域嵌入（t-SNE）答案：B解析：LLE保留数据局部结构。A保留全局信息；C用于编码解码；D用于可视化。65.人工智能图像识别中，ORB特征的特点是？A.计算复杂度高B.对旋转和尺度变化不具有不变性C.计算速度快且具有一定的旋转不变性D.只能用于彩色图像答案：C解析：ORB计算速度快且有一定旋转不变性。A计算复杂度低；B有一定旋转和尺度不变性；D适用于彩色和灰度图像。66.在机器学习中，Stacking算法的原理是？A.简单平均多个模型的预测结果B.训练一个元模型来组合多个基模型的输出C.只使用一个基模型D.不使用基模型答案：B解析：Stacking训练元模型组合基模型输出。A不是简单平均；C使用多个基模型；D使用基模型。67.以下哪种模型可用于时间序列的季节性分析？A.ARIMA模型B.季节性ARIMA（SARIMA）模型C.逻辑回归D.决策树答案：B解析：SARIMA用于时间序列季节性分析。A处理一般时间序列；C、D用于分类。68.人工智能语音识别中，端到端语音识别模型的优点是？A.需要手动提取特征B.训练过程复杂C.直接从语音信号到文本，无需中间特征工程D.只能识别简单语音答案：C解析：端到端模型直接从语音到文本，无需中间特征工程。A不需要手动提取；B训练相对简单；D能识别复杂语音。69.在深度学习中，GroupNormalization的适用场景是？A.训练数据量非常大时B.小批量训练时C.只适用于图像数据D.不使用激活函数时答案：B解析：GroupNormalization适用于小批量训练。A不是其主要适用场景；C也可用于其他数据；D与使用激活函数无关。70.以下哪种算法可用于异常检测的半监督学习？A.孤立森林（IsolationForest）B.一类支持向量机（One-ClassSVM）C.决策树D.逻辑回归答案：B解析：一类支持向量机用于异常检测的半监督学习。A是无监督；C、D用于分类。71.人工智能自然语言处理中，语义相似度计算的作用是？A.确定句子的语法结构B.衡量两个文本在语义上的相似程度C.识别句子中的命名实体D.为每个词标注其词性答案：B解析：语义相似度计算衡量文本语义相似程度。A是句法分析；C是命名实体识别；D是词性标注。72.在强化学习中，A2C算法与A3C算法的主要区别是？A.A2C是异步训练，A3C是同步训练B.A2C是同步训练，A3C是异步训练C.A2C不使用价值函数，A3C使用D.A2C使用策略梯度，A3C不使用答案：B解析：A2C同步训练，A3C异步训练。C都使用价值函数；D都使用策略梯度。73.以下哪种数据处理方法可用于数据的平滑处理？A.移动平均法B.归一化C.标准化D.插补法答案：A解析：移动平均法用于数据平滑。B、C用于数据缩放；D处理缺失值。74.人工智能图像生成中，BigGAN的特点是？A.只能生成小尺寸图像B.生成高质量、高分辨率图像能力强C.没有生成器结构D.不使用噪声输入答案：B解析：BigGAN生成高质量、高分辨率图像能力强。A能生成大尺寸；C有生成器；D使用噪声输入。75.在机器学习中，模型的复杂度与泛化能力的关系是？A.复杂度越高泛化能力越强B.复杂度越低泛化能力越强C.复杂度适中时泛化能力较好D.复杂度与泛化能力无关答案：C解析：复杂度适中时泛化能力较好。A、B、D说法错误。76.以下哪种神经网络结构适合处理视频数据？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.3D卷积神经网络（3D-CNN）D.多层感知机（MLP）答案：C解析：3D-CNN适合处理视频数据。A处理图像；B处理序列；D对视频处理能力有限。77.人工智能自然语言处理中，文本摘要的任务是？A.确定句子中每个词的词性B.提取文本的关键信息生成摘要C.识别句子中的命名实体D.分析句子的语法结构答案：B解析：文本摘要提取关键信息生成摘要。A是词性标注；C是命名实体识别；D是句法分析。78.在强化学习中，DQN算法使用了？A.经验回放机制B.随机策略C.固定策略D.不使用价值函数答案：A解析：DQN使用经验回放机制。B、C不符合其原理；D使用价值函数。79.以下哪种数据降维方法可用于数据的非线性降维？A.主成分分析（PCA）B.核主成分分析（KPCA）C.自编码器（Autoencoder）D.t-分布邻域嵌入（t-SNE）答案：B解析：KPCA用于非线性降维。A是线性降维；C用于编码解码；D用于可视化。80.人工智能图像识别中，LBP特征主要用于提取？A.颜色特征B.纹理特征C.形状特征D.边缘特征答案：B解析：LBP主要提取纹理特征。A与颜色无关；C不是主要提取形状；D不是主要提取边缘。81.在机器学习中，GradientBoosting算法的核心思想是？A.迭代地训练弱分类器，每次训练关注上一轮的残差B.随机选择弱分类器C.只训练一个强分类器D.不使用弱分类器答案：A解析：GradientBoosting迭代训练弱分类器，关注上一轮残差。B不是随机选；C训练多个弱分类器组合；D使用弱分类器。82.以下哪种模型可用于多标签分类？A.线性回归B.二元相关（BR）模型C.支持向量机（SVM）D.决策树答案：B解析：二元相关模型用于多标签分类。A用于回归；C、D用于单标签分类。83.人工智能语音合成中，参数合成法的特点是？A.合成语音自然度高，但灵活性差B.合成语音灵活性高，但自然度差C.只能合成简单语音D.不使用语音样本答案：B解析：参数合成法灵活性高，但自然度差。A是波形拼接法特点；C能合成较复杂语音；D使用语音样本。84.在深度学习中，LayerNormalization的作用是？A.减少模型的参数数量B.防止模型过拟合C.对单个样本的不同特征进行归一化D.增加训练数据量答案：C解析：LayerNormalization对单个样本不同特征归一化。A、B、D不是其主要作用。85.以下哪种算法可用于关联规则挖掘？A.Apriori算法B.线性回归C.支持向量机（SVM）D.决策树答案：A解析：Apriori用于关联规则挖掘。B用于回归；C、D用于分类。86.人工智能自然语言处理中，多语言处理的挑战不包括？A.语言结构差异大B.缺乏足够的多语言数据C.所有语言语法规则相同D.文化背景不同答案：C解析：不同语言语法规则不同，这是多语言处理挑战。A、B、D是实际挑战。87.在强化学习中，SoftActor-Critic（SAC）算法的特点是？A.只适用于离散动作空间B.引入熵正则化，平衡探索与利用C.不使用价值函数D.训练速度慢且不稳定答案：B解析：SAC引入熵正则化平衡探索与利用。A适用于连续和离散空间；C使用价值函数；D训练相对稳定。88.以下哪种数据处理方法可用于处理不平衡数据？A.欠采样B.归一化C.标准化D.插补法答案：A解析：欠采样处理不平衡数据。B、C用于数据缩放；D处理缺失值。89.人工智能图像生成中，ProgressiveGrowingofGANs的特点是？A.只能生成低分辨率图像B.逐步增加生成图像的分辨率C.没有判别器结构D.不使用噪声输入答案：B解析：ProgressiveGrowingofGANs逐步增加图像分辨率。A能生成高分辨率；C有判别器；D使用噪声输入。90.在机器学习中，模型的稳定性是指？A.模型在不同训练数据上的表现差异小B.模型在训练集上的表现好C.模型在测试集上的表现好D.模型的训练速度快答案：A解析：稳定性指模型在不同训练数据上表现差异小。B是训练效果；C是测试表现；D与稳定性无关。91.以下哪种神经网络结构适合处理音频特征？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.卷积循环神经网络（CRNN）D.多层感知机（MLP）答案：C解析：CRNN结合卷积和循环结构，适合处理音频特征。A处理图像局部特征；B处理序列；D对音频处理能力有限。92.人工智能自然语言处理中，文本纠错的任务是？A.确定句子中每个词的词性B.纠正文本中的拼写和语法错误C.识别句子中的命名实体D.分析句子的语法结构答案：B解析：