學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁哈爾濱師范大學《中文信息處理技術》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰性的任務。假設我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關于機器翻譯的挑戰，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結構的差異C.文化背景的不同D.機器翻譯的質量已經超越了人類翻譯2、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內容。假設要開發一個能夠實時監測交通流量和識別車輛類型的系統，需要在不同的天氣和光照條件下準確地檢測和分類車輛。以下哪種計算機視覺技術或方法在這種復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性？（）A.傳統的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學習中的目標檢測算法D.光流法3、在深度學習中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是4、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監控系統，以下關于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統能夠提高安全性，就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統時，不需要考慮公平性和透明度，只要結果有效就行C.應該在開發和使用人工智能技術時，遵循倫理原則，制定相關法規和政策，以確保其有益和無害的應用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術發展才是關鍵，倫理可以在后期考慮5、在人工智能的圖像分割任務中，需要將圖像劃分成不同的區域。假設要對醫學影像中的病變區域進行分割，以下關于圖像分割技術的描述，正確的是：（）A.傳統的圖像分割方法在處理復雜的醫學影像時效果總是優于深度學習方法B.深度學習中的全卷積神經網絡（FCN）在醫學圖像分割中能夠自動學習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結果只取決于所使用的算法，與圖像的質量和分辨率無關D.圖像分割技術在醫學領域的應用已經非常成熟，不需要進一步的研究和改進6、深度學習在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設我們正在訓練一個深度神經網絡來識別不同種類的動物。如果訓練數據中某些動物類別的樣本數量過少，可能會導致什么問題？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓練速度加快D.模型的準確率提高7、在人工智能的自然語言生成任務中，假設要生成一篇結構清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質量？（）A.引入先驗知識和約束，指導生成過程B.完全依靠模型的隨機輸出，不進行任何引導C.減少生成的文本長度，降低復雜性D.不考慮語法和邏輯，只關注內容的豐富性8、在人工智能的自然語言生成任務中，預訓練語言模型如GPT-3取得了顯著進展。假設要使用預訓練語言模型生成一篇新聞報道，以下哪個步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預訓練模型B.對模型進行微調C.設計輸入的提示信息D.評估生成的文本質量9、在人工智能的情感分析任務中，需要判斷文本所表達的情感傾向。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下關于情感分析的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關鍵詞匹配就能夠準確判斷文本的情感傾向B.深度學習模型在情感分析中總是比傳統的機器學習方法更準確C.考慮文本的上下文、語義和語法結構等多方面信息，能夠提高情感分析的準確性D.情感分析的結果不受文本的語言風格和表達方式的影響10、在人工智能的應用中，智能推薦系統越來越普及。假設一個電商平臺要為用戶提供個性化的商品推薦，需要綜合考慮用戶的歷史購買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構數據的推薦任務上表現更為出色？（）A.協同過濾算法B.基于內容的推薦算法C.混合推薦算法D.關聯規則挖掘11、在人工智能的機器翻譯任務中，需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設要翻譯的文本涉及專業領域的術語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準確性和專業性？（）A.使用通用的機器翻譯模型，不進行任何定制B.結合領域詞典和知識圖譜進行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機器翻譯D.隨機選擇翻譯結果，不考慮準確性12、在人工智能的語音識別任務中，需要克服許多挑戰。假設要開發一個能夠在嘈雜環境中準確識別語音的系統，以下關于解決噪聲問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用麥克風陣列技術，對多個麥克風采集的信號進行處理，增強有用信號，抑制噪聲B.采用深度學習中的降噪自編碼器，對輸入的語音信號進行預處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關注語音的關鍵特征D.利用語音增強算法，提高語音的信噪比13、假設要開發一個能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據用戶的情緒提供相應的服務，以下哪種技術和數據可能是關鍵的？（）A.情感計算技術和情感標注數據B.意圖識別技術和用戶行為數據C.自然語言理解技術和多模態數據D.以上都是14、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標來衡量模型的性能。假設一個圖像分類模型，以下關于模型評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一重要的評估指標，其他指標如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數據集，準確率可能會產生誤導，應該使用更合適的指標如召回率和F1值C.模型評估指標只與模型的架構有關，與數據分布無關D.選擇評估指標時不需要考慮具體的應用場景和需求15、人工智能在藝術創作領域也有所涉足，例如音樂生成和圖像創作。以下關于人工智能在藝術創作中的描述，不正確的是（）A.可以根據給定的風格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創作的藝術作品具有獨特的創新性和表現力C.人工智能在藝術創作中完全取代了人類藝術家的創造力和情感表達D.引發了關于藝術本質和創造力的思考和討論16、人工智能中的聯邦學習可以在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。假設多個機構想要合作訓練一個模型，但又不想共享原始數據，以下哪個技術是聯邦學習的核心？（）A.加密通信B.模型參數的加密共享和聚合C.分布式計算框架D.數據脫敏17、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設一個人工智能招聘系統對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結果。以下關于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數據進行預處理，消除可能導致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標，對模型進行監測和改進18、在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是19、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎技術之一。假設要對大量文本進行處理和分析。以下關于詞向量的描述，哪一項是不準確的？（）A.詞向量可以將單詞轉換為數值向量，便于計算機處理和計算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高，表達能力越強，但計算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據新的文本數據進行更新和優化20、人工智能中的智能監控系統在安防、交通等領域發揮著重要作用。假設我們要在一個大型商場部署智能監控系統，以下關于智能監控的功能，哪一項是不準確的？（）A.實時檢測異常行為B.自動識別人員身份C.預測潛在的安全威脅D.智能監控系統不需要考慮隱私保護問題二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在智能物流資源分配中的策略。2、（本題5分）簡述人工智能在培訓與發展中的作用。3、（本題5分）解釋人工智能在智能營銷活動策劃中的策略。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能安防系統，討論其在視頻監控中的人物識別、行為分析和預警功能。2、（本題5分）剖析某智能民間音樂文化產業發展策略制定系統中人工智能的策略科學性和可持續性。3、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂作品推廣方案生成系統，討論其如何生成有效的推廣方案。4、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能水質監測系統，討論其如何實時檢測水質指標和預警污染事件。5、（本題5分）以某智能民間藝術作品收藏管理系統為例，探討人工智能在作品評估和保管建議方面的作用。四