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文档简介
2025年大学《数字人文》专业题库——数字人文技术对文本分析的支持考试时间:______分钟总分:______分姓名:______一、选择题(每小题2分,共20分)1.下列哪项不属于数字人文在文本分析中常用的基础预处理技术?A.分词B.命名实体识别C.句法分析D.文本摘要生成2.词袋模型(BagofWords,BOW)最主要的缺点是?A.计算复杂度高B.无法捕捉词语顺序信息C.对停用词过于敏感D.需要大量人工特征工程3.在文本分析中,TF-IDF模型主要用于?A.判断文本情感倾向B.发现文本中的隐藏主题C.提取文本中的关键词D.进行文本的机器翻译4.LDA(LatentDirichletAllocation)模型通常被归类为哪种类型的文本分析技术?A.分类算法B.聚类算法C.主题模型D.情感分析模型5.构建一个高质量的历史文献语料库,首要考虑的因素通常是?A.语料库规模的大小B.文献的数字化格式C.文献的来源多样性和代表性D.文献标注的精细程度6.下列哪个工具/平台主要基于浏览器,提供面向文本的探索和可视化功能?A.NLTKB.GensimC.VoyantToolsD.AntConc7.“作者归属分析”这一任务在数字人文文本分析中主要解决什么问题?A.判断文本是否包含偏见B.识别文本的潜在作者C.分析文本的写作风格D.预测文本的未来影响力8.使用计算方法进行文本分析时,需要注意的“数据偏差”主要可能源于?A.算法本身的逻辑错误B.分析人员的主观偏见C.所分析的原始文本数据本身的不均衡或代表性问题D.机器学习模型的过拟合9.将大量文本数据转化为机器学习模型可以处理的数值向量,这个过程通常称为?A.数据清洗B.特征工程C.模型训练D.结果评估10.数字人文研究中,对文本进行精细化标注(如标注词性、情感极性等)的主要目的是什么?A.提高文本存储效率B.增强机器自动处理的能力和深度C.美化文本显示效果D.方便进行简单的文本统计二、填空题(每空2分,共20分)1.数字人文强调将计算方法与__________、__________等人文社科研究方法相结合。2.文本预处理阶段,去除文档中出现频率过高但对分析意义不大的词语,通常称为__________。3.在TF-IDF计算中,"TF"指的是词频,"IDF"指的是__________,用于衡量一个词语在整个语料库中的重要性。4.通过计算文本之间的相似度或距离,将内容相似的文本聚集在一起,这种方法在文本分析中称为__________。5.对于非结构化的文本数据,将其组织成结构化的表格形式,以便进行数据库查询和统计分析,这个过程可以看作是文本分析的__________阶段。6.在进行大规模文本分析时,利用分布式计算框架(如Hadoop、Spark)来处理海量数据,主要是为了应对__________的挑战。7."计算文学"作为数字人文的一个分支,侧重于运用计算方法研究文学作品的__________、__________等方面。8.在语料库语言学中,__________是指语料库中包含的、能够代表语言特征的各类文本或话语样本。9.评价文本分析结果时,除了关注准确率等指标,还应考虑分析的__________和__________。10.数字人文技术虽然强大,但在处理包含复杂隐喻、反讽等人类语言特色的文本时,仍面临__________的挑战。三、名词解释(每小题3分,共15分)1.计算语言学2.文本向量化3.关键词提取4.作者归属分析5.算法偏见四、简答题(每小题5分,共20分)1.简述词性标注在文本分析中的作用。2.比较TF-IDF和Word2Vec在表示文本语义方面的主要不同点。3.简述构建一个数字人文语料库通常需要考虑的主要步骤。4.数字人文文本分析技术相比传统文本分析方法有哪些显著的优势?五、论述题(10分)结合具体应用场景,论述自然语言处理(NLP)中的某一项技术(如情感分析、主题建模、命名实体识别等)在数字人文研究中的价值与局限性。试卷答案一、选择题1.D解析:文本摘要生成是文本生成任务,而非预处理技术。分词、命名实体识别、句法分析都属于基础预处理范畴。2.B解析:词袋模型忽略了词语出现的顺序和上下文信息,这是其最主要的局限性。A、C、D是其相关挑战或工作内容,但不是主要缺点。3.C解析:TF-IDF的核心功能是衡量词语在文档和整个语料库中的重要程度,常用于识别文档或语料库中的关键词。4.C解析:LDA是一种典型的概率主题模型,旨在发现文档集合中隐藏的主题分布。5.C解析:语料库的质量很大程度上取决于其能否代表所研究的现象或领域,来源的多样性和代表性是首要考虑因素。6.C解析:VoyantTools是一个基于Web的文本分析平台,提供多种探索和可视化工具。NLTK和Gensim是Python库,AntConc是桌面软件。7.B解析:作者归属分析的核心任务就是利用计算方法来判断未知文本可能由哪些作者撰写。8.C解析:数据偏差源于输入给模型训练的原始数据本身的不均衡或不能代表整体情况,这是文本分析中常见的问题。9.B解析:特征工程是指将原始数据(如文本)转化为模型可以理解和处理的形式(如数值向量)的过程。10.B解析:精细化标注为机器提供了更丰富的语义信息,有助于提升模型在理解文本内容、进行复杂分析方面的能力。二、填空题1.人文方法;社会理论解析:数字人文强调跨学科融合,将计算技术与人文学科的传统研究方法(如历史研究、文学批评)和理论视角相结合。2.去停用词解析:去除对文本意义贡献不大但出现频率极高的词语(如“的”、“是”、“在”等)是常见的预处理步骤。3.逆文档频率解析:IDF(InverseDocumentFrequency)计算一个词语在整个语料库中出现的文档频率的倒数,频率越低,IDF值越高,表示词语越独特、越重要。4.文本聚类解析:将相似文本聚集在一起是聚类算法在文本分析领域的典型应用,目的是发现潜在的模式和分组。5.结构化解析:将非结构化的文本转化为结构化数据(如表格),是进行数据库操作和后续量化分析的前提。6.数据规模解析:海量文本数据带来的存储和计算量巨大,是分布式计算技术(如Hadoop、Spark)应用的主要驱动力。7.叙事结构;语言风格解析:计算文学的研究范畴广泛,常涉及分析文学作品的叙事模式、情节结构、人物关系以及作者的语言特征等。8.语料解析:语料(Corpus)在语料库语言学中指用于语言研究、模型训练或分析的一组结构化、经过整理的文本集合。9.语境;可解释性解析:评价文本分析结果不仅要看效果好坏(如准确率),还要看分析结果是否符合语境,以及模型或方法的解释是否清晰。10.理解性解析:数字人文技术(尤其是当前的NLP技术)在处理人类语言的深层含义、复杂语境、情感色彩等方面仍有局限,缺乏真正的理解能力。三、名词解释1.计算语言学:是一门交叉学科,结合了计算机科学和语言学,旨在开发和应用计算方法来研究语言的结构、使用和演化。2.文本向量化:将文本数据(通常是词语或句子)转换为数值向量表示的过程,以便机器学习模型能够处理和理解文本信息。3.关键词提取:从非结构化文本中自动识别并抽取出现频率高或语义重要的词语,用于表示文档中心思想或进行信息检索。4.作者归属分析:利用计算方法(如统计模式、机器学习算法)来判断未知文本的作者身份,或者将文本归属到可能的作者集合中。5.算法偏见:指算法在设计和训练过程中可能嵌入的固有偏见,导致算法在处理数据或做出决策时对特定群体产生不公平或歧视性的结果。四、简答题1.简述词性标注在文本分析中的作用。解析思路:首先说明词性标注的定义,即给文本中的每个词赋予其对应的语法类别(如名词、动词、形容词等)。然后阐述其作用:①提供语法信息:帮助理解句子结构,区分同形异义词(如“学习”可以是动词或名词)。②支持后续分析:是许多NLP任务的基础,如命名实体识别(需先识别名词)、情感分析(需区分情感词的词性)、信息抽取等。③提高分析准确性:为模型提供更丰富的上下文信息,有助于提升整体分析效果。2.比较TF-IDF和Word2Vec在表示文本语义方面的主要不同点。解析思路:首先分别说明两者的基本原理和目的。TF-IDF主要衡量词语在文档和语料库中的相对重要性,侧重于词语的离散表示,将文档表示为词语的权重向量。Word2Vec(及其变种)通过训练神经网络,学习将词语映射到低维连续向量空间,旨在捕捉词语间的语义相似性和关联性。主要不同点在于:①表示方式:TF-IDF是离散的权重向量,Word2Vec是连续的语义向量。②语义捕捉:TF-IDF主要反映词语的重要性,Word2Vec旨在捕捉词语的深层语义关系(如“国王”-“皇后”+“女人”≈“国王”)。③顺序信息:标准TF-IDF忽略词语顺序,Word2Vec(如CBOW)能部分捕捉局部顺序,Word2Vec(如Skip-gram)能捕捉更广泛的上下文语义。3.简述构建一个数字人文语料库通常需要考虑的主要步骤。解析思路:构建语料库是一个系统性的工程,主要步骤包括:①明确研究目标与范围:确定要研究的主题、时间、地域、文献类型等,这将决定语料库的构成。②文献搜集与获取:根据研究目标,通过图书馆、数据库、档案机构等途径搜集相关文献,并解决版权、访问权限等问题。③文本预处理:对原始文献进行数字化(扫描、OCR),并进行格式转换、清洗(去噪声、纠错)、分词、词性标注等标准化处理。④元数据创建与管理:为每份文献创建描述性元数据(如标题、作者、出版日期、来源、载体等),并建立有效的管理机制。⑤语料库存储与组织:选择合适的存储方式(如数据库、文件系统),设计合理的组织结构,方便检索和访问。⑥质量控制与评估:对语料库的准确性、完整性、代表性进行检验和评估。4.数字人文文本分析技术相比传统文本分析方法有哪些显著的优势?解析思路:可以从以下几个方面比较优势:①处理能力:能高效处理大规模、海量文本数据,这是传统手工方法难以企及的。②精细化与客观性:可进行大规模、标准化的文本标注和分析,减少主观偏差,提高分析的精确性和一致性。③识别模式:能发现传统方法难以察觉的潜在模式、关联和趋势,如主题演化、作者风格相似性、群体话语特征等。④可视化呈现:可将复杂的分析结果通过图表、网络图等形式直观展示,增强研究的可理解性和传播性。⑤跨学科整合:易于与其他数字人文技术(如数据可视化、网络分析、地理信息)结合,拓展研究视野和方法。五、论述题结合具体应用场景,论述自然语言处理(NLP)中的某一项技术(如情感分析、主题建模、命名实体识别等)在数字人文研究中的价值与局限性。选取一项技术展开论述即可。例如,论述情感分析:情感分析技术在数字人文研究中具有重要价值。其价值体现在:1)量化态度与情绪:可用于分析历史文献中对特定事件、人物或政策的情感倾向;评估文学作品人物的情感变化轨迹;考察报刊报道中公众对社会议题的态度演变。例如,通过分析Victorian时期小说中对阶级差异的描述,量化其负面情绪的强度和分布。2)洞察文化心态:通过对大规模历史信件或日记的情感分析,可以宏观地把握不同时代、地域人群的普遍情绪状态和社会氛围。3)辅助研究决策:可为文化遗产保护、数字人文项目推广等提供基于公众情感反馈的决策支持。然而,情感分析也存在显著局限性:1)语境理解局限
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