人工智能导论 习题及答案 第8章习题答案

第八章习题答案问题1：给定句子：“他喜欢研究生物”，以及一个词典：{他，喜欢，研究，研究生，生物}，请结合词典用正向最大匹配法和逆向最大匹配法对这句话进行分词。答案：正向最大匹配法：词典中词的最大长度m=3，对待切分文本，从左到右取长度为3的待匹配字符串；第一轮：他喜欢-无，他喜-无，他-有“他”匹配成功，从下一个字继续匹配第二轮：喜欢研-无，喜欢-有“喜欢”匹配成功，从下一个字继续匹配第三轮：研究生-有“研究生”匹配成功，从下一个字继续匹配第四轮：物-单字，匹配结束分词结果为：他/喜欢/研究生/物逆向最大匹配法：词典中词的最大长度m=3，对待切分文本，从右到左取长度为3的待匹配字符串；第一轮：究生物-无，生物-有“生物”匹配成功，从前一个字继续匹配第二轮：欢研究-无，研究-有“研究”匹配成功，从前一个字继续匹配第三轮：他喜欢-无，喜欢-有“喜欢”匹配成功，从下一个字继续匹配第四轮：他-单字，匹配结束分词结果为：他/喜欢/研究/生物问题2：给定一个观测序列“他/期待/奖励”，假设词性集合为：PN（代词）、NN（名词）、VV（动词），给出初始状态转移概率，转移矩阵和发射矩阵如图8-8~8-10所示。PNNNVV0.60.30.1表8-8初始状态转移概率PNNNVVPN00.30.7NN00.20.8VV0.30.50.2表8-9转移矩阵A他期待奖励PN1.000NN00.30.7VV00.60.4表8-10发射矩阵B请利用HMM模型对该观测序列进行词性标注，并计算出概率最大的词性序列。答案：用Viterbi算法对观测序列进行词性标注的步骤如下：定义问题：，状态集合，观测集合,，，已知观测序列，求最优状态序列，即最优路径。初始化：时，对每个状态，，求状态为，观测为“他”的概率，记此概率为，则。代入实际数据：当时：时，对每个状态，求在时状态为且观测为“他”，同时在时状态为且观测为“期待”的路径的最大概率，记概率为，则，同时，对每个状态，，记录概率最大路径的前一个状态：代入实际数据：同样，时，求最优路径的终点：以表示最优路径的概率，则最优路径的终点是：求得最优路径，即最优状态序列=。综上所述，概率最大的词性序列为：他-PN，期待-VV，奖励-NN。问题3：给定句子“Timeflieslikeanarrow”和以下规则，计算哪一棵句法树是最优句法树。（a）（b）图8-11规则示意图答案：分别计算两棵树的概率和句子的概率：句法树t1的概率更大，所以选择第一棵句法树作为最优句法树问题4：假设你负责开发一个语义角色标注系统，用于分析金融新闻事件。请说明如何应用语义角色标注技术来提取金融事件中的重要信息，并列举至少3个语义角色标签及其对应的语义角色。答案：应用语义角色标注来提取金融事件中的重要信息定义目标事件类型：首先明确需要关注哪些类型的金融事件，例如公司收购、股票价格变动、新产品发布等。构建领域特定词汇表：收集与选定事件类型相关的专业术语和常见表达方式，这有助于提高标注准确性。训练模型：使用已标注的数据集训练机器学习模型或深度学习模型，使其能够识别出给定句子中的谓词及其对应的论元。应用模型进行预测：将训练好的模型应用于新的金融新闻文本上，以自动标注出各个句子中存在的语义角色。结果解析与利用：根据标注结果进一步分析，比如构建知识图谱、生成摘要或者直接用于市场分析报告等。语义角色标签及其对应的语义角色Agent（施事者）：表示执行动作或发起事件的主体。Patient（受事者）：表示事件中受到影响的对象。Instrument（手段/方式）：表示事件中使用的工具或方式。示例：在“公司A收购了公司B”中，“公司A”是Agent，“公司B”是Patient，“收购”是Instrument。问题5：在基于深度学习的文本语义表示中，Transformer模型已经成为一种广泛应用的方法。请解释Transformer模型在文本语义表示中的主要原理，并说明其相比于传统循环神经网络RNN的优势。答案：Transformer模型的主要原理自注意力机制：这是Transformer的核心组成部分，允许模型在编码或解码过程中同时关注输入序列中的所有位置。这意味着每个位置的输出都依赖于整个句子的所有单词，而不仅仅是前面或后面的固定长度窗口。这种全局视角有助于捕捉长距离依赖关系。多头注意力：为了增强模型从不同角度理解输入的能力，Transformer引入了多头注意力的概念。多个独立的注意力层并行工作，每层专注于不同的信息子空间，最后将结果合并起来。这增加了模型表达能力，使得能够学习到更复杂的模式。位置编码：由于去除了递归结构，Transformer本身不具备感知序列顺序的能力。因此，通过添加位置编码来为模型提供有关词序的信息，这样即使在没有明确的时间轴的情况下也能保持序列的位置信息。前馈神经网络：在每一层中，除了自注意力机制外，还包含一个全连接的前馈网络，用于进一步处理数据。这些网络在同一层内的所有位置上共享参数，但不跨层共享。残差连接和层归一化：为了提高训练效率及稳定性，Transformer使用了残差连接和层归一化技术。残差连接帮助缓解深层网络中的梯度消失问题；层归一则确保了各层之间的激活值分布更加稳定。Transformer相对于RNN的优势并行计算能力：与RNN相比，Transformer可以完全并行地处理输入序列，大大提高了训练速度。RNN必须按顺序处理数据点，这限制了其并行性。长距离依赖问题：RNN在处理长句时容易遇到梯度消失或爆炸的问题，导致难以捕捉远距离之间的依赖关系。Transformer通过自注意力机制有效地解决了这个问题。灵活性：由于不再受限于固定的方向性（如RNN只