nlp期末试题及答案

nlp期末试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）1.NLP中常用的词法分析任务不包括（）A.分词B.词性标注C.情感分析2.以下哪种模型属于NLP中的循环神经网络（）A.CNNB.RNNC.MLP3.命名实体识别是识别文本中的（）A.普通名词B.人名、地名等实体C.动词4.词向量的作用是（）A.表示单词语义B.分割句子C.进行文本分类5.下列不属于NLP应用领域的是（）A.机器翻译B.图像识别C.智能客服6.文本分类任务中常用的评价指标是（）A.准确率B.召回率C.均方误差7.停用词是指（）A.重要的词B.无意义的词C.名词8.序列标注问题常用的模型是（）A.SVMB.HMMC.GAN9.NLP中，将文本转换为计算机可处理的形式称为（）A.文本预处理B.模型训练C.模型评估10.下列哪个工具常用于NLP开发（）A.TensorFlowB.OpenCVC.Matplotlib二、多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于NLP技术的有（）A.文本生成B.信息检索C.语音识别2.词向量的优点包括（）A.维度低B.能表示语义相似性C.计算简单3.下列属于深度学习模型在NLP应用的有（）A.BERTB.Word2VecC.GPT4.NLP中常用的文本预处理操作有（）A.大小写转换B.词干提取C.去重5.文本分类可应用于（）A.新闻分类B.垃圾邮件过滤C.情感分析6.命名实体识别可以识别的实体类型有（）A.组织B.时间C.数字7.序列到序列模型可用于（）A.机器翻译B.文本摘要C.图像生成8.影响NLP模型性能的因素有（）A.数据质量B.模型结构C.训练算法9.以下属于词法分析工具的有（）A.NLTKB.JiebaC.SpaCy10.以下属于语义分析任务的是（）A.词义消歧B.指代消解C.依存句法分析三、判断题（每题2分，共10题）1.NLP主要研究人与计算机之间的交互。（）2.词法分析是NLP任务的基础。（）3.深度学习模型在NLP中不需要特征工程。（）4.所有的词都适合用词向量表示。（）5.文本分类只能使用机器学习算法。（）6.命名实体识别的结果一定是唯一的。（）7.循环神经网络能很好处理长序列依赖问题。（）8.停用词去除对所有NLP任务都有帮助。（）9.模型评估指标只需要考虑准确率。（）10.预训练模型不能应用于不同的NLP任务。（）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述NLP中词法分析的主要任务。答案：词法分析主要任务包括分词，即将文本分割成一个个独立的词；词性标注，为每个词标注词性；命名实体识别，找出文本中的人名、地名、组织名等实体。2.说明词向量在NLP中的作用。答案：词向量能将单词映射到低维向量空间，以数值形式表示单词语义。可用于计算单词间语义相似度，为后续的文本分类、机器翻译等任务提供有效的特征表示，提升模型性能。3.列举两种NLP中常用的深度学习模型并简要说明。答案：BERT，基于Transformer的预训练模型，能学习到丰富语义信息；RNN，循环神经网络，可处理序列数据，通过循环结构捕捉序列中的依赖关系。4.简述文本预处理的必要性。答案：原始文本存在噪声、格式不规范等问题。文本预处理可统一文本格式，去除无用信息如停用词、特殊符号等，提取关键特征，提高数据质量，提升后续NLP模型的训练和预测效果。五、讨论题（每题5分，共4题）1.讨论NLP在智能教育领域的应用及挑战。答案：应用有智能辅导，根据学生回答给予针对性指导；作业批改，自动评判对错。挑战在于教育文本专业性强、语义复杂，模型需准确理解；不同学生语言表达多样，要精准分析个性化需求；数据隐私保护也很关键。2.如何提升NLP模型在小样本数据上的性能？答案：可使用预训练模型迁移学习，利用其在大规模数据上学到的知识；采用数据增强技术，如随机替换、插入词等扩充数据；优化模型结构，如使用轻量级模型减少过拟合风险；结合半监督学习，利用少量标注数据和大量未标注数据训练。3.分析NLP中模型可解释性的重要性及方法。答案：重要性在于让用户理解模型决策依据，增加信任；利于发现模型缺陷，改进优化。方法有可视化技术，如展示注意力机制权重；特征归因分析，找出影响模型决策的关键特征；规则提取，将模型决策转化为可理解规则。4.探讨NLP与其他领域交叉融合的趋势和应用场景。答案：趋势是与更多领域深入结合。应用场景如与医疗结合进行病历分析、辅助诊断；和金融结合做风险评估、市场趋势分析；与物联网结合实现设备间自然语言交互等，能拓展各领域功能，创造新应用模式。答案一、单项选择题1.C2.B3.B4.A5.B6.A7.B8.B9.A10.A二、多项选择题1.AB2.AB3.AC