2025年大学《僧伽罗语》专业题库- 僧伽罗语语言情感识别技术

2025年大学《僧伽罗语》专业题库——僧伽罗语语言情感识别技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.语言情感识别技术主要关注的是识别文本或语音中表达的语言使用者所具有的哪种状态？A.认知水平B.生理状态C.情感态度D.社会身份2.在僧伽罗语中，声调的变化有时会显著影响词语的意义，这对基于声学特征的情感识别技术提出了什么挑战？A.增加了情感表达的丰富度B.使得情感边界更加模糊C.导致情感特征难以提取D.提高了识别的准确率3.以下哪项技术方法通常需要大量的标注数据进行训练？A.基于规则的情感识别B.基于统计的情感识别C.基于词典的情感识别D.基于模式匹配的情感识别4.僧伽罗语情感识别研究中，利用社交媒体公开数据进行情感分析，需要特别关注的问题之一是？A.数据的版权归属B.数据中可能存在的噪声和偏见C.数据传输的带宽限制D.模型的计算复杂度5.情感词典在僧伽罗语情感识别中可以发挥重要作用，但其局限性在于？A.无法覆盖所有情感表达B.词典的构建和维护成本高C.词典无法处理复杂的句法结构D.以上都是6.将情感识别技术应用于僧伽罗语客户服务评价分析，其主要目的是？A.判断文本的语法正确性B.分析文本所表达的产品功能C.评估客户对产品或服务的满意程度D.预测产品的市场价格7.“Saradaliyanathuniganakeliyata”这句僧伽罗语大致意为“她以善良的态度说话”，从情感分析角度看，这句话通常被归类为？A.中性B.积极C.消极D.情感强度不明8.语言情感识别技术的评测指标中，F1值通常是指？A.精确率和召回率的算术平均值B.准确率和召回率的几何平均值C.真阳性率和假阳性率的调和平均值D.宏平均和微平均的混合值9.在处理僧伽罗语文本情感时，词性标注（POSTagging）这一步骤主要有助于？A.提取词汇的语义特征B.识别文本中的命名实体C.分析句子结构对情感的影响D.补全文本中的缺失词语10.深度学习模型在僧伽罗语情感识别中的优势在于其较强的什么能力？A.人工规则制定能力B.大规模并行计算能力C.对复杂语言现象的自动学习能力D.对特定领域知识的显式编码能力二、简答题（每题5分，共25分）1.简述语言情感识别技术的基本流程通常包含哪些主要步骤。2.描述在僧伽罗语情感识别中，利用语料库进行情感词典构建的基本思路。3.区分基于规则的情感识别和基于统计的情感识别的主要特点。4.列举至少三种僧伽罗语情感表达中可能存在的文化特殊性。5.讨论将语言情感识别技术应用于僧伽罗语新闻舆情监测时可能遇到的技术难点和社会伦理问题。三、论述题（每题10分，共30分）1.试述深度学习模型（如RNN、LSTM或Transformer）在处理僧伽罗语长距离依赖和复杂句法结构进行情感识别时的优势，并分析可能面临的挑战。2.结合实际应用场景，论述僧伽罗语语言情感识别技术的潜在价值，并分析其在推广过程中可能遇到的语言和文化障碍。3.针对僧伽罗语情感识别研究数据相对稀缺的问题，探讨几种可能的解决方案，并分析其可行性和局限性。四、分析与应用题（共15分）阅读以下两段僧伽罗语文本，请分别判断其主要表达的情感倾向（积极、消极或中性），并简要说明你做出判断的主要依据。1.“Ekahadagahandaalagebalakeliyata.Avadanisbadeyagannebahukeliyata.”（“这栋房子很大。邻居们都说好。”）2.“Katabalaganne,indikakalathurupalathurukeliyata.Gamahadathunikeliyata.”（“这工作很累，时间过得飞快，整个城市都很喧嚣。”）请结合语言情感识别的相关知识，谈谈你如何理解这两段文本中情感表达的特点，并思考在构建僧伽罗语情感识别模型时，应如何更好地捕捉这类细微的情感差异。试卷答案一、选择题1.C2.C3.B4.B5.D6.C7.B8.A9.C10.C二、简答题1.语言情感识别技术的基本流程通常包含：数据收集与预处理（清洗、标注、分词、特征提取等）、模型选择与训练（选择合适的算法，利用标注数据训练模型）、模型评估（使用测试集评估模型性能）、以及应用部署（将模型应用于实际场景）。具体步骤可能因任务和数据而异。**解析思路：*此题考察对情感识别技术基本流程的掌握。标准的流程应涵盖从数据到应用的各个环节，包括前处理、模型训练、评估和应用。回答需简洁列出主要步骤。2.在僧伽罗语情感识别中，利用语料库构建情感词典的基本思路是：首先收集大量带有情感标签的僧伽罗语文本，然后通过文本分析技术（如分词、词性标注）识别出其中的情感相关词汇（形容词、动词、副词等），再根据词典学方法进行整理、归类，并为每个词条标注其情感极性（如积极、消极）和强度。**解析思路：*此题考察情感词典构建的方法。核心在于如何从带标签的语料中自动或半自动地提取和整理情感词汇，并赋予其情感标签。需提及语料、分析技术和词典整理步骤。3.基于规则的情感识别主要依赖人工制定的语言规则或模式（如特定词汇组合、句法结构、情感强度修饰词等）来识别情感，其特点是准确性可控、可解释性强，但需要大量人工知识投入且适应性差。基于统计的情感识别则利用统计模型（如朴素贝叶斯、支持向量机）学习从大量标注数据中自动提取特征并建立情感分类器，其特点是能从数据中学习、适应性较好，但模型通常是“黑箱”，可解释性较差。**解析思路：*此题考察对两种主要方法的区分。需要对比两者的核心思想、优缺点（如人工vs自动，可解释性vs适应性，准确性vs数据依赖）。4.僧伽罗语情感表达中的文化特殊性可能体现在：1）特定的情感词汇或表达方式在文化中具有特殊含义；2）情感表达的直接或间接程度受文化价值观影响；3）社会语境（如称谓、等级）对情感表达方式的影响；4）集体主义文化背景下，情感表达可能更倾向于群体感受而非个体感受。**解析思路：*此题考察文化对情感表达的影响。需要结合文化人类学、社会语言学知识，列举1-2个僧伽罗语文化背景下的具体情感表达特点。5.将语言情感识别技术应用于僧伽罗语新闻舆情监测时可能遇到的技术难点包括：僧伽罗语复杂语言现象的处理（如形态变化、声调、借用词）、高质量标注数据的缺乏、以及需要实时处理大量非结构化文本数据。可能遇到的社会伦理问题包括：数据隐私和言论自由的风险、算法偏见可能导致的歧视性结果、以及技术应用的透明度和问责机制不足。**解析思路：*此题考察对应用场景挑战的思考。需从技术和伦理两个层面分析可能存在的问题，技术方面侧重语言本身和数据处理，伦理方面侧重社会影响和公平性。三、论述题1.深度学习模型如RNN、LSTM或Transformer在处理僧伽罗语长距离依赖和复杂句法结构进行情感识别时的优势在于其强大的序列建模能力和上下文理解能力。RNN及其变体（LSTM、GRU）能够通过循环结构捕捉文本中的时间序列依赖关系，适合处理情感随文本进展而变化的情况；而Transformer模型凭借其自注意力机制，能够直接捕捉文本中任意两个位置之间的依赖关系，对于理解长距离和跨越复杂句法结构的情感关联尤为有效。这有助于模型更准确地把握整段文本的情感基调。然而，挑战也并存：1）僧伽罗语复杂的形态变化和声调系统可能增加模型理解的难度；2）训练高质量、大规模的僧伽罗语情感标注语料库成本高昂且不易获取；3）深度学习模型通常参数量巨大，计算资源需求高，且模型内部机制解释性较差（“黑箱”问题）。**解析思路：*此题要求深入论述。需先阐述所选模型（RNN/LSTM/Transformer）的核心优势及其如何作用于长距离依赖和句法问题。然后，要能辩证地分析其面临的挑战，结合僧伽罗语的具体语言特点（形态、声调）和数据问题（标注语料、计算资源、可解释性）进行阐述。2.僧伽罗语语言情感识别技术的潜在价值体现在多个方面：1）社会舆情分析：帮助政府和企业了解民众对时事、政策、产品的态度，及时响应社会关切，进行有效的公共关系管理；2）跨文化交流：促进对僧伽罗语使用社区成员情感状态的理解，增进国际交流与认同；3）信息服务优化：改善搜索引擎结果的相关性，提供更符合用户情感需求的个性化信息服务；4）心理健康辅助：在特定场景下，分析文本情感变化可能为心理健康状况提供参考线索。然而，在推广过程中可能遇到的语言和文化障碍包括：1）僧伽罗语情感表达方式可能与其他语言文化存在差异，现有通用模型或词典难以完全适配，需要大量本地化适配工作；2）技术接受度问题，部分用户或机构可能对新技术存在疑虑或缺乏使用能力；3）数据隐私和伦理担忧，特别是在涉及敏感情感表达时；4）缺乏足够多的既懂技术又懂僧伽罗语文化的复合型人才。**解析思路：*此题要求结合场景论述价值并分析障碍。先充分列举技术应用带来的好处（社会、文化、商业、个人层面）。然后，从语言本身的特殊性、技术接受度、数据伦理、人才培养等角度分析推广中可能遇到的障碍。3.针对僧伽罗语情感识别研究数据相对稀缺的问题，可以探讨以下几种解决方案：1）数据增强（DataAugmentation）：通过对现有有限数据进行回译、同义词替换、句子结构变换等方式人工扩充语料；利用预训练语言模型（如僧伽罗语BERT）进行文本生成，合成新的情感样本；2）迁移学习（TransferLearning）：利用在其他相关语言（如印地语、泰米尔语）或通用语上预训练好的情感识别模型，通过少量僧伽罗语数据进行微调（Fine-tuning），以利用迁移来的知识；3）多任务学习（Multi-taskLearning）：同时学习多个相关的语言任务（如情感识别、主题分类、情感强度预测），利用任务间的关联性提升模型在情感识别上的性能；4）跨领域适配（Cross-domainAdaptation）：从不同领域（如新闻、社交媒体、评论）收集数据，训练更通用的模型，或针对特定领域进行适配；5）众包与半监督学习：利用众包方式收集标注数据，或采用半监督学习等方法利用大量未标注数据进行模型训练。这些方法的可行性各有不同：数据增强和预训练模型应用相对容易实现，但效果可能有限；迁移学习和多任务学习能有效利用现有资源，但需注意源任务与目标任务的相关性；跨领域适配和众包能扩大数据来源，但需处理领域差异和数据质量问题。其局限性主要在于可能引入领域偏差、标注成本、模型泛化能力等挑战。**解析思路：*此题考察解决实际问题的方案设计能力。需提出多种具体的技术路径（数据增强、迁移学习、多任务等）。对每种方案进行简要说明，并分析其可行性（优势）和局限性（挑战），特别是结合僧伽罗语数据稀缺这一核心问题进行阐述。四、分析与应用题1.第一段文本“Ekahadagahandaalagebalakeliyata.Avadanisbadeyagannebahukeliyata.”主要表达的情感倾向是积极。判断依据是：句子中使用了“alagebalakeliyata”（很大/很棒）这一褒义词组来形容房子，以及“gannebahukeliyata”（都说好/评价很高）直接表达了周围人的正面评价，整体语调乐观，表达了对房子或相关情况的满意和赞赏。2.第二段文本“Katabalaganne,indikakalathurupalathurukeliyata.Gamahadathunikeliyata.”主要表达的情感倾向是消极。判断依据是：句子中使用了“balaganne”（很累/辛苦），直接表达了工作的负面感受；描述时间“kalathurupalathurukeliyata”（过得飞快/急匆匆地过去）带有一种无奈或抱怨的意味；最后“gamahadathunikeliyata”（整个城市都很喧嚣）虽然描述客观环境，但在语境下可能加剧了人物的不适感或烦躁情绪，整体情感色彩偏暗。3.在构建僧伽罗语情感识别模型时，要更好地捕捉如上述文本中这类细微的情感差异，需要考虑：1）情感强度的区分：模型不应只区分积极/消极/中性，而应能识别更细粒度的情感（如满意、非常满意、轻微抱怨等）；2）语境依赖性：情感表达往往依赖于上下文，模型需要具备良好的上下文理解能力，能结合前后文判断情感的真实意图；3）否定和情态词的处理：准确识别否定词（如“enaeka...kela”中的“ena”）和情态词（如“bahu/bahala”等）对情感极性的