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《自然語言處理實驗》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、對于文本相似度計算，常見的方法包括余弦相似度和編輯距離。以下關于這兩種方法的描述，哪一項是正確的？（）A.余弦相似度適用于比較長文本的相似度B.編輯距離計算的是將一個文本轉換為另一個文本所需的最少操作次數C.編輯距離只考慮文本的詞匯差異，不考慮順序D.余弦相似度和編輯距離都對文本的長度不敏感2、當處理文本中的隱喻和修辭手法時，以下哪種自然語言處理技術面臨較大挑戰？（）A.語義理解B.句法分析C.情感分析D.以上都是3、自然語言處理中，當進行文本摘要生成時，以下哪種方法可以避免信息丟失？（）A.多文檔摘要B.關鍵句抽取C.基于注意力機制的摘要D.以上都不是4、在自然語言處理的文本聚類任務中，比如將大量相似主題的文本歸為一類。由于文本的內容和風格差異較大，需要找到有效的文本表示方法。以下哪種文本表示方法可能在聚類中表現較好？（）A.基于詞袋模型的向量表示B.基于詞嵌入的向量表示C.基于主題模型的表示D.以上都是5、在自然語言處理的知識圖譜構建中，需要整合大量的文本信息和知識。假設要構建一個關于醫學領域的知識圖譜，涵蓋疾病、癥狀、治療方法等多方面的知識，需要準確建立實體之間的關系和屬性。同時，要不斷更新和擴展知識圖譜以適應新的知識和研究成果。以下哪種知識圖譜構建方法在處理這種大規模和動態的知識整合任務時更具優勢？（）A.手動構建知識圖譜B.基于規則的自動構建C.基于機器學習的構建D.以上方法結合使用6、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7、在自然語言處理的模型訓練中，數據增強技術可以增加數據的多樣性。假設我們的訓練數據有限，需要通過數據增強來改善模型的泛化能力。以下哪種數據增強方法在文本數據中較為常用和有效？（）A.隨機替換單詞B.隨機插入單詞C.隨機刪除單詞D.以上都是8、自然語言處理中，詞法分析是基礎任務之一。假設要對一個包含復雜詞匯的文本進行詞法分析，以下關于詞法分析的描述，正確的是：（）A.詞法分析只關注單詞的拼寫，不考慮其語法和語義特征B.可以通過詞干提取和詞形還原等技術，將單詞轉化為其基本形式，便于后續處理，但可能會丟失一些語義信息C.詞法分析能夠準確地識別出所有文本中的新詞和專有名詞，無需額外的詞典支持D.詞法分析的結果對文本分類等后續任務沒有任何影響9、對于機器翻譯任務，以下哪種模型能夠更好地處理長序列的輸入文本？（）A.循環神經網絡B.注意力機制模型C.卷積神經網絡D.以上都不是10、在情感分析中，若要考慮文本中的上下文信息對情感傾向的影響，以下哪種模型架構更適合？（）A.卷積神經網絡（CNN）B.循環神經網絡（RNN）C.長短時記憶網絡（LSTM）D.門控循環單元（GRU）11、在自然語言處理中，依存句法分析和短語結構分析的區別是什么？各有什么優缺點？（）A.依存句法分析關注詞語之間的依存關系，短語結構分析關注句子的層次結構，優缺點不同B.兩者沒有區別，也沒有優缺點C.不確定D.依存句法分析和短語結構分析都不可行12、自然語言處理中的模型壓縮和優化對于實際應用至關重要。假設要將一個復雜的自然語言處理模型部署到資源受限的設備上，如移動終端，需要減少模型的參數數量和計算量。同時，要盡量保持模型的性能和準確性。以下哪種模型壓縮和優化技術在處理這種資源受限的場景時更能達到較好的平衡？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上技術結合使用13、在文本分類中，使用深度學習模型時，以下哪個因素對模型性能影響較大？（）A.網絡層數B.訓練數據的質量C.激活函數的選擇D.以上都是14、在自然語言處理中，機器翻譯的質量評估指標有哪些？如何提高機器翻譯的質量？（）A.質量評估指標有準確率、流暢性等，通過改進模型、增加數據等提高質量B.機器翻譯質量無法評估，也無法提高C.不確定D.機器翻譯質量不重要，也沒有方法提高15、句法分析在自然語言處理中的作用是什么？常見的句法分析方法有哪些？（）A.句法分析用于確定句子的結構，常見方法有短語結構分析和依存句法分析等，有助于理解句子含義B.句法分析沒有實際作用，方法也不重要C.不確定D.句法分析的作用是改變句子順序，方法只有一種二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）詳細闡述自然語言處理中的異常文本生成檢測，如檢測生成的虛假新聞、謠言等，說明檢測方法和技術。2、（本題5分）論述自然語言處理中命名實體識別的多語言聯合訓練方法。3、（本題5分）解釋自然語言處理中語義角色標注的語義角色標注工具。4、（本題5分）解釋自然語言處理中語義相似度計算的語義融合策略。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）自然語言處理在社交媒體分析中有重要作用。論述自然語言處理在社交媒體情感分析、話題檢測和用戶行為分析等方面的應用及挑戰。2、（本題5分）自然語言處理在科研文獻管理和知識發現方面具有重要作用，例如文獻分類、摘要生成、知識圖譜構建等。請詳細論述自然語言處理在科研領域的應用方式和效果，分析其在處理專業性強、領域跨度大的文獻時面臨的困難，以及如何提升在科研創新中的支持作用。3、（本題5分）論述自然語言生成技術在新聞寫作中的應用前景，分析其優勢和面臨的挑戰，以及如何更好地與人類記者協作，提高新聞生產的效率和質量。4、（本題5分）自然語言處理中的語義相似度計算對于文本比較和檢索很重要。請論述語義相似度計算的主要方法和挑戰，并分析其在自然語言處理中的應用。5、（本題5分）情感分析在社交媒體監測、產品評價等方面具有重要作用。請深入論述情感分析的方法和技術，包括基于詞典的方法、機器學習算法等，并探討在不同領域和語境下，情感分析的準確性和可靠性如何受到影響，以及如何提高其適應性和泛化能力。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析自然語言處理中的注意力機制，如何在模型中有效地捕捉重要信息，以及對性能的提升作用。2、（本