华东师范大学《自然语言处理》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《自然语言处理》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在情感分析中，若要处理跨领域的情感数据，以下哪种方法可以提高模型的泛化能力？（）A.领域自适应学习B.多领域联合训练C.以上都是D.以上都不是2、对于文本分类中的不平衡数据问题，以下哪种方法可以有效地处理少数类样本？（）A.过采样B.欠采样C.生成对抗网络D.以上都是3、对于文本的自动摘要，若要在保证摘要准确性的同时提高摘要的简洁性，以下哪个策略可能有效？（）A.限制摘要的长度B.选择重要的句子C.以上都是D.以上都不是4、信息抽取是从自然语言文本中提取有用的信息。假设要从一篇医学报告中抽取患者的症状、诊断结果和治疗方案等信息，以下关于信息抽取技术的描述，正确的是：（）A.手动编写规则进行信息抽取能够适应各种领域和文本类型的变化B.基于条件随机场（CRF）的模型在序列标注任务中表现不佳，不适合信息抽取C.深度学习中的长短时记忆网络（LSTM）结合命名实体识别和关系抽取技术，可以有效地从复杂的文本中抽取关键信息D.信息抽取只关注文本的表面形式，不考虑语义和上下文的理解5、在语义角色标注任务中，其目的是识别句子中与动词相关的各种语义成分。以下哪个不是常见的语义角色？（）A.施事者B.受事者C.时间D.地点6、在自然语言生成任务中，需要考虑语言的连贯性和逻辑性。假设要生成一篇关于科技发展的文章，以下关于自然语言生成的描述，正确的是：（）A.可以随机组合单词和句子来生成文本，无需遵循任何语言规则B.利用预训练的语言模型，能够根据给定的主题和一些关键信息，生成较为连贯和合理的文本，但仍可能存在一些不准确或不恰当的表述C.自然语言生成的质量完全取决于所使用的训练数据的规模，与模型结构和算法无关D.生成的文本无需考虑读者的背景和需求，只要语法正确即可7、当处理跨领域的自然语言任务时，以下哪种方法能够提高模型的泛化能力？（）A.领域自适应B.多任务学习C.预训练和微调D.以上都是8、在自然语言处理的可解释性研究中，假设要解释一个自然语言处理模型的决策过程和输出结果，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（）A.自然语言处理模型的内部运作非常复杂，无法进行任何形式的解释B.特征重要性分析和可视化技术能够在一定程度上帮助理解模型的决策依据，但存在局限性C.模型可解释性对于实际应用没有太大意义，只要模型性能好就行D.所有的自然语言处理模型都具有相同的可解释性难度和方法9、在文本情感分析中，若要捕捉文本中的隐含情感，以下哪种技术可能有帮助？（）A.深度学习模型B.语义分析C.上下文理解D.以上都是10、在自然语言处理的命名实体识别任务中，比如从新闻报道中识别出人名、地名和组织机构名等。由于文本的领域和主题多样，命名实体的形式和特点也各不相同。以下哪种技术可能有助于提高识别的准确率？（）A.利用大规模预训练语言模型B.结合多种特征，如词性、上下文C.引入领域知识和词典D.以上都是11、在自然语言的信息检索中，假设用户输入一个模糊的查询词，以下哪种技术可能有助于提高检索结果的相关性？（）A.词干提取和词形还原B.增加索引的维度C.优化查询算法D.以上技术都可能有帮助12、自然语言处理中的命名实体识别任务具有重要价值。假设要从一段医疗文本中识别出疾病名称、药物名称等实体，以下关于命名实体识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以结合词典匹配和机器学习算法来提高命名实体识别的效果B.深度学习模型，如双向长短时记忆网络（BiLSTM）结合条件随机场（CRF），在命名实体识别中表现良好C.命名实体识别的结果不受文本领域和语言风格的影响D.多语言命名实体识别需要考虑不同语言的特点和差异13、在自然语言处理的情感分析中，除了文本内容，以下哪个额外的信息可能对情感判断有所帮助？（）A.作者的身份B.文本发布的平台C.文本附带的表情符号D.文本的字体和颜色14、在自然语言处理的信息检索中，查询扩展是一种提高检索效果的技术。假设用户输入“人工智能的发展”作为查询词，以下关于查询扩展的描述，正确的是：（）A.简单地添加相关的同义词和近义词作为扩展词，必然能提高检索的准确性B.利用语义分析和知识图谱，可以挖掘出与查询词相关的潜在概念和实体进行扩展，但可能引入噪声C.查询扩展会增加检索的时间和计算成本，因此不应采用D.不考虑用户的查询意图和语境，盲目进行查询扩展总是有益的15、在自然语言的指代消解任务中，假设文本中存在多个代词，需要确定每个代词所指代的先行词。以下哪种技术或方法在解决指代消解问题时可能更有效？（）A.利用上下文信息和语义关系进行推断B.基于统计模型的概率计算C.依靠语法规则进行判断D.随机指定代词的指代对象二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）论述自然语言处理中依存句法分析的深度学习方法应用。2、（本题5分）解释什么是语言模型，说明常见的语言模型，如n-gram语言模型和神经网络语言模型，并比较它们的性能。3、（本题5分）阐述自然语言处理中文本聚类的聚类结果可视化方法。4、（本题5分）详细阐述自然语言处理中的迁移学习方法，包括如何利用预训练模型进行微调，以及在不同领域数据上的应用效果。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）自然语言处理中的文本蕴含识别旨在判断两个文本之间的逻辑关系。论述文本蕴含识别的任务和方法，包括基于特征工程的方法和基于深度学习的方法，分析其在问答系统、信息检索等方面的应用，并探讨如何提升文本蕴含识别的性能。2、（本题5分）自然语言处理中的迁移学习在不同领域和任务之间的应用，可以加快模型训练和提高性能。论述迁移学习的原理和方法在自然语言处理中的应用方式，如何选择合适的源领域和目标领域，以及在迁移过程中可能遇到的问题和解决策略。3、（本题5分）文本分类是自然语言处理的常见任务之一。论述不同的文本分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等，以及它们在处理大规模文本数据时的性能和特点，并探讨如何选择合适的算法来提高分类的准确性。4、（本题5分）金融行业涉及大量的文本数据，如财经新闻、研究报告、客户反馈等。分析自然语言处理在金融风险评估、投资决策辅助、客户服务优化等方面的应用可能性和实际案例，探讨如何确保自然语言处理模型在金融领域的可靠性和安全性。5、（本题5分）在自然语言处理中，如何利用预训练语言模型（如BERT、GPT等）来提升各种任务的性能是一个热门研究方向。论述预训练语言模型的原理、优势和局限性，以及如何针对特定任务对其进行微调，同时探讨预训练语言模型在未来自然语言处理发展中的地位和影响。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）在电商评论分析中，分析