2025年大学认知科学与技术专业题库- 认知计算与信息检索技术

2025年大学认知科学与技术专业题库——认知计算与信息检索技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简答题（每题5分，共30分）1.简述记忆模型（如Atkinson-Shiffrin模型）在信息检索领域的主要应用体现。2.解释TF-IDF向量模型中“词频（TF）”和“逆文档频率（IDF）”这两个指标分别衡量什么？并说明其如何帮助信息检索。3.描述用户建模在个性化信息检索系统中的作用，并列举至少两种常见的用户模型技术。4.简述深度学习技术（如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN）如何被应用于改进信息检索任务。5.什么是语义理解？它在提升信息检索效果方面相较于基于关键词的方法有哪些优势？6.结合认知科学的角度，谈谈“认知增强系统”如何利用信息检索技术辅助人类的信息处理过程。二、论述题（每题10分，共40分）1.比较传统向量空间模型（VSM）和基于概率的模型（如BM25）在信息检索方面的主要区别，并分析BM25模型中λ和β参数的调整对检索结果可能产生的影响。2.详细论述排序学习（LearningtoRank,LTR）在信息检索系统中的作用和意义，并说明它如何能够优化检索结果的相关性排序。3.阐述信息抽取（InformationExtraction,IE）技术（如命名实体识别、关系抽取）在认知计算与信息检索领域的应用价值，并举例说明其在知识图谱构建中的作用。4.结合具体应用场景（如智能问答、推荐系统），分析认知计算与信息检索技术如何协同工作以提供更符合用户认知习惯和需求的智能服务。三、计算题（共30分）1.假设一个文档集合包含以下三篇文档：*D1:"computerscienceinformationretrieval"*D2:"informationretrievalandmachinelearning"*D3:"computerscienceandartificialintelligence"*用户查询为"informationretrieval"。*设某文档D中的词T出现的次数为fT,D，该词在文档集合中的总出现文档数为|{D|TinD}|。假设词"computer"在D1中出现2次，在D2中出现1次，在D3中出现1次；词"information"在D1中出现1次，在D2中出现2次，在D3中出现0次。*请根据TF-IDF模型，计算查询词"information"在文档D1、D2、D3中的TF-IDF值。（假定已给定或计算得出IDF值，此处仅需计算各文档对应的TF部分，并展示计算过程，说明如何根据词频fT,D计算TF值，例如使用简化的词频计算方法，如词频/文档总词数，或直接给出基于出现次数的TF值，并解释）四、设计题（共20分）设想一个面向科研人员的个性化文献推荐系统，该系统需要利用认知计算与信息检索技术。请简述该系统需要考虑的关键功能和技术环节，并说明如何利用这些技术来更好地满足科研人员发现相关文献、追踪研究前沿的需求。试卷答案一、简答题1.答案：记忆模型为信息检索提供了理解用户信息需求（如存储、提取）和系统组织信息（如索引、存储）的理论基础。例如，用户信息需求的“提取”过程可与检索匹配过程类比，系统组织的“存储”结构（如倒排索引）便于快速信息提取，而“编码”过程则与信息表示（如文本向量化）相关。解析思路：考查对基本认知模型与信息检索任务之间关联的理解。要求学生能识别模型中不同阶段（编码、存储、提取）与检索系统中对应环节（信息表示、索引构建、查询匹配）的类比关系。2.答案：TF（词频）衡量一个词在特定文档中出现的频率，反映该词在文档内的重要性。IDF（逆文档频率）衡量一个词在所有文档中的普遍程度，词越普遍（出现在文档越少），其IDF值越大。TF-IDF通过结合TF和IDF，旨在突出在特定文档中频繁出现且在整体文档集中不常见的词语，这些词语通常更能代表文档的主题，从而提高检索的相关性。解析思路：考查对TF-IDF核心思想的理解。要求学生能准确解释TF和IDF各自的含义及其衡量维度（词在文档内vs.词在文档集内的分布），并阐述TF-IDF结合两者的目的（识别文档主题相关词）。3.答案：用户建模旨在构建用户画像，表示用户的兴趣、偏好、行为模式等信息，以实现个性化服务。作用包括：提高检索结果的相关性（推荐用户可能感兴趣的内容）；改善用户体验（减少信息过载）；实现个性化推荐（如新闻、商品推荐）；支持自适应系统（根据用户反馈调整模型）。常见的用户模型技术包括协同过滤（基于用户或物品相似性）、基于内容的模型（基于用户过去喜欢的物品内容）、矩阵分解、因子分析等。解析思路：考查对用户建模概念、作用和技术的掌握。要求学生能定义用户建模，列举其主要作用场景，并说出几种典型的方法名称。4.答案：深度学习通过其强大的特征自动学习能力改进信息检索。例如，CNN可用于捕捉文本的局部语义模式（如n-gram特征），RNN/LSTM/GRU能处理文本的序列依赖关系（如句子结构、上下文），Transformer（及其注意力机制）能同时考虑全局上下文信息，BERT等预训练语言模型能利用大规模语料学习丰富的语义表示，从而将原始文本转换为更具语义信息的向量，显著提升检索效果，尤其是在理解用户查询意图和文档内容相关性方面。解析思路：考查对深度学习技术在信息检索中应用的理解。要求学生能结合具体模型（CNN,RNN,Transformer等）说明其如何解决传统方法的局限性（如忽略语义、顺序），并阐述其在提升相关性方面的优势。5.答案：语义理解是指系统能够理解用户查询和文档内容的真实含义、语义关系和上下文信息。优势在于：克服关键词匹配的局限性（如处理同义词、多义词、拼写错误）；理解查询的隐含意图（如用户输入“苹果”，系统需区分水果和科技公司）；关联语义相近但无共同词的文档；实现更自然的语言交互（如问答系统）；提升跨语言检索和跨领域检索的效果。解析思路：考查对语义理解概念及其相对于关键词方法的优越性的理解。要求学生能定义语义理解，并列举其在准确性、意图识别、自然语言处理等方面优于传统关键词检索的关键点。6.答案：从认知科学角度看，人类信息处理涉及注意、记忆、理解、推理等环节。认知增强系统利用信息检索技术辅助这些环节：通过高效检索（注意引导）帮助用户快速定位关键信息；通过组织化呈现（如聚类、摘要）减轻信息过载，支持工作记忆；通过语义理解技术（理解辅助）帮助用户把握内容核心；通过知识图谱等技术（推理辅助）连接信息，揭示隐藏关系，从而提升用户的学习、决策和创造效率。解析思路：考查将认知科学理论与信息检索技术结合的能力。要求学生能从认知过程（注意、记忆、理解等）出发，说明信息检索技术如何在这些过程中发挥作用，以“增强”人类能力。二、论述题1.答案：VSM将文档和查询表示为高维向量，通过计算向量间的余弦相似度进行评分。它假设相关性由共享关键词的多少决定，忽略词频、词序、词语分布等。BM25是基于概率的模型，它考虑了词频（TF）、文档频率（DF，用于计算IDF）、文档长度（DL）等因素，并引入了词频饱和度调节和Query/Document词数调整（λ,β参数）。BM25认为词语在文档中出现的频率与其重要性正相关，但存在饱和效应；词语在查询中出现的频率也影响其重要性（β参数）；同时考虑了文档长度对词频的影响。调整λ和β可以平衡召回率和精确率，或根据特定需求强调查询词或文档词的重要性，通常需要通过实验确定最优参数。解析思路：考查对两种经典检索模型的深入理解和比较能力。要求学生能描述两种模型的基本原理和表示方式，准确指出它们在核心假设、考虑因素（如词频处理、文档频率、长度）上的主要区别，并解释BM25中关键参数（λ,β）的含义及其对排序结果的影响。2.答案：排序学习（LTR）是现代信息检索的核心技术，旨在将传统检索系统中顺序生成的候选列表，转化为根据相关性排序直接生成的排好序的列表，从而显著提升检索效率和质量。其意义在于：能够融合多种信息来源进行相关性判断（如传统检索得分、用户行为数据、内容特征、链接特征等），实现更全面、更准确的相关性评估；能够通过机器学习自动学习复杂的非线性关系，克服人工设计规则的局限性；可以根据具体应用场景和优化目标（如召回率、精确率、F1值）进行模型训练和优化；能够适应不断变化的用户行为和文档分布，通过在线学习等技术持续改进排序效果。LTR是实现个性化检索、跨语言检索、复杂查询理解等高级检索功能的关键技术支撑。解析思路：考查对LTR技术地位、作用和意义的理解。要求学生能阐述LTR的基本流程（学习模型->排序），说明其相比传统检索的优势（融合信息、自动学习、适应性），并列举其在提升检索性能和实现复杂功能方面的关键价值。3.答案：信息抽取（IE）技术从非结构化或半结构化文本中自动识别和抽取结构化信息，如命名实体（人名、地名、组织名等）、关系（如人物之间的亲属关系、事件发生地点等）、事件等。在认知计算与信息检索领域的应用价值体现在：提升检索的准确性和效率（通过识别精确的实体或概念进行检索）；支持语义理解（抽取的实体和关系是理解文本意义的基础）；构建知识图谱（IE是知识图谱构建的关键步骤，为机器提供结构化知识）；实现问答系统（从文档中抽取答案）；支持推荐系统（理解用户兴趣点和物品特征）。例如，通过关系抽取，系统可以理解“查找关于AlphaGo与李世石的胜利事件”，即使查询中未直接出现“比赛”、“日期”等词。解析思路：考查对IE技术及其在认知计算和检索领域应用价值的理解。要求学生能解释IE的基本任务，列举常见任务类型（命名实体、关系等），并说明这些任务如何服务于更高级的检索和认知任务（如知识表示、问答、推荐），最好能结合具体例子。4.答案：认知计算与检索技术的协同工作体现在多个层面。认知计算关注人类信息处理的认知规律和模型，为检索系统提供优化方向和评价标准。检索技术则提供实现认知计算目标的技术手段。例如：在智能问答系统中，认知计算理解用户问题的深层意图和知识需求，检索技术则根据理解后的需求精准定位包含答案的文档，并利用自然语言处理技术从文档中抽取答案或生成答案表述。在个性化推荐中，认知计算模型分析用户的认知偏好、情境信息，检索技术则利用这些模型生成个性化查询或从大规模数据集中高效检索出相关物品。在认知增强界面中，认知计算模型预测用户的注意力焦点和认知负荷，检索技术则根据预测结果动态调整信息呈现方式和检索策略，引导用户高效处理信息，最终目标是构建更符合人类认知习惯、提供更智能服务的交互式信息环境。解析思路：考查对两大领域结合点的综合理解和应用想象能力。要求学生能认识到认知计算和检索是互补的，并能结合具体应用场景（问答、推荐、认知增强）阐述两者如何协同工作，说明各自的角色以及结合带来的优势。三、计算题1.答案：*计算TF值（基于词出现次数）：*D1中"computer":2,"information":1。假设文档总词数分别为|D1|=5,|D2|=6,|D3|=4。*TF("computer",D1)=2/5=0.4*TF("computer",D2)=1/6≈0.167*TF("computer",D3)=1/4=0.25*TF("information",D1)=1/5=0.2*TF("information",D2)=2/6≈0.333*TF("information",D3)=0/4=0*假设IDF计算：*IDF("computer")=log(N/(df("computer")+1))。假设N=3（文档数），df("computer")=3（D1,D2,D3都出现）。则IDF("computer")=log(3/(3+1))=log(3/4)≈-0.124。*IDF("information")=log(N/(df("information")+1))。假设df("information")=2（D1,D2出现）。则IDF("information")=log(3/(2+1))=log(3/3)=log(1)=0。*计算TF-IDF值：*TF-IDF("computer",D1)≈0.4*(-0.124)≈-0.0496*TF-IDF("computer",D2)≈0.167*(-0.124)≈-0.0207*TF-IDF("computer",D3)≈0.25*(-0.124)≈-0.031*TF-IDF("information",D1)=0.2*0=0*TF-IDF("information",D2)≈0.333*0=0*TF-IDF("information",D3)=0*0=0*(注：此处IDF计算和TF使用出现次数直接计算的方式是为了简化，实际TF-IDF计算中TF通常用词频/文档总词数，且IDF公式和参数可能不同，此处结果主要展示计算过程)*解析思路：考查对TF-IDF计算公式的掌握和实际应用能力。要求学生能根据题目给定的文档内容和词频信息，正确计算TF值（需要明确TF的计算方式，如词频/总词数或简单出现次数）。能理解或根据提示计算IDF值。最后能将计算出的TF和IDF值相乘，得到每个词在每个文档中的TF-IDF得分。强调展示计算步骤的清晰性。四、设计题1.答案：*关键功能：*基于内容的个性化检索：分析用户过往阅读、下载、标注的文献，提取其研究兴趣领域和关键词，对检索结果进行相关性排序和过滤。*研究前沿追踪：监测用户关注领域内最新发表的文献，利用聚类、主题模型等技术挖掘新兴研究热点，向用户推送相关综述或最新进展。*引用网络分析：展示用户关注文献的引用关系、被引情况，以及相关研究作者的合作网络，帮助用户了解研究脉络和潜在合作者。*语义检索与问答：理解用户查询的深层意图，支持使用概念、主题进行检索，并能就特定研究问题进行文献问答，直接从文档中抽取答案。*跨资源检索：整合不同来源的文献数据（如期刊数据库、会议论文、预印本平台、专利、代码库），提供统一的检索入口。*技术环节：*信息表示与特征工程：利用词嵌入（Word2Vec,GloVe,BERT