华中农业大学《自然语言处理与知识发现》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页华中农业大学《自然语言处理与知识发现》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、关于自然语言的信息抽取，假设要从大量的网页文本中提取出关键的人物、地点、时间等信息。文本的格式和结构多种多样。以下哪种信息抽取技术在这种复杂的情况下可能更有效？（）A.基于正则表达式的抽取方法，定义模式匹配规则B.基于命名实体识别的方法，识别特定类型的实体C.基于深度学习的序列标注方法，标注文本中的关键信息D.手动从文本中挑选关键信息，不使用自动化技术2、在自然语言处理的情感分析任务中，需要判断文本所表达的情感倾向。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价，需要考虑语言的主观性、讽刺和夸张等表达方式。同时，要能够区分不同强度的情感。以下哪种情感分析方法在处理这种复杂的情感表达时更为准确？（）A.基于词典的情感分析B.基于机器学习分类器的情感分析C.基于深度学习的情感分析模型D.依靠人工判断3、自然语言处理中的问答系统旨在回答用户提出的问题。假设要构建一个智能客服的问答系统。以下关于问答系统的描述，哪一项是不正确的？（）A.问答系统需要对用户的问题进行理解和解析，提取关键信息B.可以通过检索知识库、运用推理算法等来生成回答C.问答系统能够回答任何类型的问题，无论问题多么复杂和模糊D.不断更新和优化知识库对于提高问答系统的性能至关重要4、在知识图谱的补全任务中，以下哪种方法能够利用已有实体和关系进行推断？（）A.基于路径的推理B.基于嵌入的推理C.基于规则的推理D.以上都是5、在自然语言处理的篇章理解任务中，比如理解一篇议论文的结构和逻辑关系。需要综合分析段落之间的衔接和语义关联。以下哪种技术可能有助于实现更深入的篇章理解？（）A.基于图结构的表示和分析B.利用深度学习模型捕捉长距离依赖C.结合篇章级的标注数据进行训练D.以上都是6、在自然语言处理中，知识融合是整合多源知识的过程。假设要将来自不同知识库和文本的知识进行融合，以下关于知识融合的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过实体对齐、关系匹配等技术来消除知识的不一致和冗余B.知识融合能够提供更全面、准确的知识表示，支持更复杂的自然语言处理任务C.知识融合只适用于结构化的知识源，对于非结构化的文本知识无法处理D.融合后的知识需要进行验证和更新，以保证其有效性和时效性7、在自然语言处理的文本聚类中，将相似的文本归为一组。假设要对一批新闻文章进行聚类，以下关于文本聚类方法的描述，正确的是：（）A.基于距离的聚类方法如K-Means对初始聚类中心的选择不敏感B.层次聚类方法能够清晰地展示聚类的层次结构，但计算复杂度高C.文本聚类不需要进行特征提取和降维，直接使用原始文本数据即可D.聚类结果的评估只看聚类的数量，不考虑聚类的质量和合理性8、自然语言处理中的跨语言处理涉及不同语言之间的转换和理解。假设要将一篇法语文章翻译成中文。以下关于跨语言处理的描述，哪一项是错误的？（）A.可以利用机器翻译技术实现跨语言的文本转换B.跨语言处理需要考虑语言之间的语法、词汇和语义差异C.目前的跨语言处理技术能够完全消除语言障碍，实现完美的转换D.跨语言处理在国际交流、多语言信息检索等领域有重要应用9、在情感分析中，除了基于词典和机器学习的方法，还有哪种新兴的方法？（）A.基于深度学习的方法B.基于规则的方法C.基于统计的方法D.以上都不是10、在自然语言处理中，词法分析是重要的基础任务之一。假设我们面对一段包含大量专业术语和新词汇的文本，需要准确地识别单词的形态和词性。以下哪种方法在处理这种复杂的词法分析任务时可能表现更出色？（）A.基于规则的词法分析方法，通过编写详细的规则来处理各种情况B.基于统计的词法分析方法，利用大规模语料库训练模型C.混合方法，结合规则和统计的优势D.完全依赖人工进行词法分析，不使用任何自动化方法11、在自然语言处理中，词法分析的主要任务是什么？它对后续的自然语言处理流程有哪些重要影响？（）A.词法分析主要是将文本分割成单词，为后续处理提供基础，影响句法分析和语义理解等环节B.词法分析只是简单地统计单词数量，对后续处理没有影响C.不确定D.词法分析的任务是翻译文本，对其他环节影响不大12、在自然语言处理的文本相似度计算中，需要衡量两篇文本的相似程度。假设要比较两篇关于同一主题但表达方式不同的文章的相似度，需要考虑词汇、句法和语义等多个层面的相似性。同时，要能够处理文本长度和结构的差异。以下哪种文本相似度计算方法在处理这种复杂的文本比较任务时更能准确反映文本之间的相似性？（）A.基于词汇匹配的相似度计算B.基于句法结构的相似度计算C.基于语义理解的相似度计算D.综合多种方法的相似度计算13、文本分类是自然语言处理中的常见任务。假设要将大量的新闻文章分为政治、经济、体育等类别，以下关于文本分类的描述，正确的是：（）A.可以使用手工提取的特征结合传统分类算法进行文本分类，效果优于深度学习方法B.深度学习模型在文本分类中能够自动学习特征，但对小规模数据集表现不佳C.文本分类的结果只取决于所选择的分类算法，与数据预处理和特征工程无关D.不同类别的文本在特征分布上没有明显差异，因此分类难度较大14、在自然语言处理的信息过滤中，去除无关和不需要的信息。假设要从大量的网页文本中过滤掉广告和垃圾信息，以下关于信息过滤方法的描述，正确的是：（）A.基于关键词匹配的方法能够完全准确地过滤掉所有不需要的信息B.利用机器学习算法训练分类器，结合文本的特征和模式，可以提高信息过滤的准确性和召回率C.信息过滤不需要考虑文本的语义和上下文，只关注关键词即可D.信息过滤对提高信息的质量和可用性没有帮助15、自然语言处理中的语言模型的评估指标有哪些？如何选择合适的评估指标？（）A.评估指标有困惑度等，根据任务需求选择合适指标，评估模型性能B.语言模型没有评估指标，也无法选择C.不确定D.语言模型评估指标不重要，也不需要选择16、在自然语言处理的低资源语言处理任务中，由于数据稀缺，模型训练面临挑战。假设要处理一种使用人数较少的少数民族语言，需要在有限的数据下构建有效的语言处理模型。同时，要利用相关语言的知识和资源进行辅助。以下哪种方法在处理低资源语言时更能提高模型的性能和泛化能力？（）A.迁移学习B.零样本学习C.半监督学习D.以上方法综合运用17、对于一个文本分类问题，若要提高模型的泛化能力，以下哪种策略是有效的？（）A.增加训练数据B.正则化C.模型融合D.以上都是18、自然语言处理中的命名实体识别任务具有重要意义。假设要在一段文本中识别出人名、地名和组织机构名等实体，以下关于命名实体识别的描述，正确的是：（）A.基于词典的方法能够准确识别所有类型的命名实体，不受领域和语境的影响B.深度学习模型在处理长文本和复杂语境下的命名实体识别时表现不佳C.命名实体识别的结果可以直接用于知识图谱的构建和信息检索等任务D.命名实体识别只关注实体的类型，不考虑实体之间的关系19、对于一个大规模的文本数据集，若要进行高效的存储和检索，以下哪种数据结构是合适的？（）A.哈希表B.B树C.倒排文件D.以上都可以20、语义角色标注是自然语言处理中的一项任务，用于确定句子中实体与动作之间的关系。假设我们要分析一个关于事件的句子，以下哪种方法在语义角色标注中可能更有助于准确识别实体和其对应的角色？（）A.基于词典的方法B.基于特征工程的方法C.基于深度学习的方法D.基于语法规则的方法二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）谈谈自然语言处理中提高词性标注准确率的方法。2、（本题5分）阐述自然语言处理中机器翻译的神经机器翻译方法的优势和挑战。3、（本题5分）阐述自然语言处理中文本聚类的聚类有效性评估方法。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）请深入分析情感分析中，如何利用深度学习模型有效地捕捉文本中的上下文信息以及情感倾向，并阐述可能面临的挑战和解决方法。2、（本题5分）详细探讨在文本的信息抽取中，事件触发词识别和事件元素抽取的关键技术和方法，以及它们之间的协同关系和对信息抽取效果的影响。3、（本题5分）分析在自然语言处理的可解释性方面，如何解释模型的决策过程和输出结果，增强用户对模型的信任。4、（本题5分）分析在文本的指代消解任务中，利用上下文信息和语义关系来解决指代模糊问题的方法和技术，并举例说明其应用。5、（本题5分）分析自然语言处理中的元学习方法，如何快速适应新的任务和数据分布。四、论述题（本大题共2个小题，共20分)1、