裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁北京郵電大學《自然語言理解》

2022-2023學年期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、對于文本分類中的特征工程，除了詞袋模型和TF-IDF，以下哪種方法也可以提取有效的特征？A.詞性標注B.命名實體識別C.以上都是D.以上都不是2、在自然語言處理中，如何提高模型對噪聲和錯誤輸入的魯棒性？A.增加訓練數據中的噪聲B.使用正則化技術C.采用多模態信息D.以上都是3、對于文本分類中的可解釋性問題，以下哪種方法能夠幫助理解模型的決策過程？A.特征重要性分析B.可視化隱藏層C.示例解釋D.以上都是4、在命名實體識別任務中，以下哪種特征對于識別效果的提升有較大幫助？A.詞性特征B.上下文特征C.詞形特征D.以上都是5、自然語言處理中的語言模型的訓練數據來源有哪些？如何選擇合適的訓練數據？A.訓練數據來源有文本語料庫等，根據任務需求選擇合適數據，提高模型性能。B.語言模型訓練數據隨機選擇，沒有特定來源。C.不確定。D.語言模型不需要訓練數據。6、對于自然語言處理中的模型評估，以下哪種交叉驗證方法能夠更有效地利用數據？A.K折交叉驗證B.留一交叉驗證C.隨機交叉驗證D.以上都是7、在信息抽取中，若要從非結構化文本中提取結構化的知識，以下哪個技術是關鍵？A.命名實體識別B.關系抽取C.事件抽取D.以上都是8、在自然語言處理中，情感分析的目的是什么？情感分析可以應用于哪些場景？A.情感分析判斷文本的情感傾向，可應用于輿情監測、產品評價等場景，為決策提供參考。B.情感分析沒有目的，也沒有應用場景。C.不確定。D.情感分析只是為了娛樂，沒有實際價值。9、在機器翻譯的解碼器中，以下哪種策略能夠生成更符合語法和語義的譯文？A.貪心搜索B.集束搜索C.采樣D.以上都是10、自然語言處理中，當進行文本分類時，以下哪種正則化方法常用于防止過擬合？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.以上都是11、在自然語言處理中，機器翻譯中的領域適應是指什么？有哪些方法可以實現？A.領域適應是使機器翻譯適應特定領域，方法有領域特定數據訓練、特征選擇等，提高翻譯質量。B.領域適應沒有意義，方法也不可行。C.不確定。D.領域適應只是簡單的翻譯特定領域的文本，沒有方法。12、自然語言處理中的命名實體識別中的跨語言識別是如何實現的？有哪些挑戰？A.跨語言識別通過利用多語言資源、跨語言模型等實現，挑戰包括語言差異、數據不足等。B.跨語言識別無法實現，挑戰也不存在。C.不確定。D.跨語言識別只是簡單的識別不同語言的實體，沒有挑戰。13、在自然語言處理的應用中，若要實現智能寫作助手，以下哪個功能是關鍵？A.語法檢查B.詞匯推薦C.以上都是D.以上都不是14、在自然語言處理的模型壓縮中，以下哪種技術可以減少模型的參數數量而不顯著降低性能？A.量化B.剪枝C.知識蒸餾D.以上都是15、在文本生成中，為了提高生成文本的多樣性，以下哪種方法可能有效？A.引入隨機噪聲B.使用不同的起始狀態C.以上都是D.以上都不是16、在信息抽取中，若要抽取文本中的關系三元組，以下哪種方法較為有效？A.基于深度學習的關系抽取B.基于模板的關系抽取C.兩者結合D.以上都不是17、對于文本的句法分析，以下哪種方法能夠更準確地構建句子的語法結構？A.基于規則的句法分析B.基于概率的句法分析C.深度學習的句法分析D.以上方法效果相同18、在文本分類中，以下哪種情況可能導致模型過擬合？A.訓練數據過少B.模型過于復雜C.特征選擇不當D.以上都是19、當處理文本中的指代消解問題時，以下哪種信息對于確定指代對象至關重要？A.上下文語義B.語法結構C.詞匯共現D.以上都是20、自然語言處理中，當進行文本分類時，以下哪種方法可以處理變長的文本輸入？A.固定長度的向量表示B.動態長度的向量表示C.序列到序列模型D.以上都不是二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解釋什么是自然語言處理中的增量學習，說明其在模型更新和適應新數據中的作用，并分析其面臨的挑戰。2、（本題10分）在知識圖譜的更新和維護中，自然語言處理技術如何發揮作用？請說明相關方法和技術，并舉例說明其應用場景。3、（本題10分）解釋什么是語言生成的多樣性控制，說明控制語言生成多樣性的方法和技術，并分析其在對話系統中的重要性。4、（本題10分）在情感分析中，如何捕捉文本中的隱含情感和微妙情感變化？請說明相關方法和技術，并舉例說明其應用。三、分析題（本大題共2個小題，共20分