2025年大学《信息与计算科学》专业题库- 信息与计算科学中的自然语言识别

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——信息与计算科学中的自然语言识别考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每小题3分，共15分）1.自然语言识别2.语言模型3.词向量4.隐马尔可夫模型（HMM）5.语义分析二、填空题（每空2分，共20分）1.自然语言识别的主要任务包括分词、__________、句法分析、语义分析等。2.N-gram模型通过计算文本中相邻N个词的联合概率来表示文本的统计特性，其中1-gram模型也称为__________。3.在词性标注中，使用条件随机场（CRF）模型可以捕捉词语之间更复杂的__________依赖关系。4.循环神经网络（RNN）特别适合处理具有__________特征的序列数据，如文本。5.Word2Vec模型通过训练学习到词语的向量表示，使得语义相似的词语在向量空间中的距离__________。6.评估文本分类模型性能的常用指标包括精确率、召回率和__________。7.基于规则的方法在处理规范、确定性的语言现象时效果较好，但其缺点是难以处理自然语言的__________和多样性。8.语言模型的核心任务是对给定的n-1个词预测下一个词的概率P(w_t|w_{t-n+1},...,w_{t-1})。9.在信息检索中，自然语言识别技术可用于理解用户查询的__________，提高检索的准确性。10.深度学习模型，如Transformer，通过引入__________机制有效地捕捉了文本中的长距离依赖关系。三、简答题（每小题5分，共25分）1.简述HMM模型在句法分析中的应用原理。2.解释什么是词嵌入（WordEmbedding），并说明其相比传统one-hot向量的优势。3.什么是语言模型的困惑度（Perplexity）？其值越小表示模型越好，为什么？4.简述自然语言识别中“歧义性”的主要表现形式及其主要来源。5.比较朴素贝叶斯分类器和支持向量机（SVM）在文本分类任务中的基本思想及其优缺点。四、计算题（每小题10分，共20分）1.假设一个简短文本包含5个词：[猫,坐,在,桌子,上]。使用简单的bigram语言模型计算句子“猫坐在桌子上”的概率。假设已知bigram概率P(坐|猫)=0.6,P(在|坐)=0.7,P(桌子上|在)=0.8，以及所有单词的先验概率P(猫)=0.2,P(坐)=0.15,P(在)=0.25,P(桌子)=0.1,P(上)=0.1，句子起始词的先验概率P(起始)=0.1。请给出计算过程和结果。2.假设一个二分类问题，有4个样本，其真实标签和模型预测结果如下：*样本1：真实标签=正，预测=正*样本2：真实标签=负，预测=负*样本3：真实标签=负，预测=正*样本4：真实标签=正，预测=负计算该模型的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数。五、论述题（15分）结合自然语言识别的具体任务（如分词、情感分析、机器翻译等），论述深度学习技术（特别是神经网络）相比传统统计方法或规则方法在处理自然语言方面的优势，并分析当前深度学习在自然语言识别领域仍然面临的主要挑战。试卷答案一、名词解释1.自然语言识别：将人类语言（通常是文本或语音）转换为计算机能够理解和处理的形式（如结构化数据、语义表示）的过程。2.语言模型：一种统计模型，用于描述一个句子或文本序列出现的概率，是自然语言处理中的基础模型。3.词向量：将词语表示为高维空间中的实数向量，使得语义相似的词语在向量空间中距离相近。4.隐马尔可夫模型（HMM）：一种统计模型，用于描述一个系统随时间变化的状态序列，每个状态可能发出一个观察到的符号，常用于处理序列数据，如语音识别和句法分析。5.语义分析：自然语言处理任务，旨在理解句子或短语的字面意义和隐含意义，包括识别主谓宾关系、核心实体、以及句子间的逻辑关系等。二、填空题1.词性标注2.朴素模型（或单词模型）3.局部（或邻域）4.长时依赖5.更小（或越小）6.F1值（或F1分数）7.不确定性（或模糊性）8.转移9.意图（或含义）10.注意力（或Attention）三、简答题1.HMM在句法分析中，将句法结构视为一个隐藏的状态序列，每个状态对应一个句法成分（如名词短语、动词短语），观测到的是词语序列。HMM通过学习词语发射概率和状态转移概率，利用维特比算法解码出最可能产生观测词序列的状态序列，从而得到句法分析结果。2.词嵌入是将词汇表中的每个词映射到一个低维稠密向量空间中。相比one-hot向量（高维稀疏），词嵌入能够捕捉词语间的语义关系，具有更好的压缩性，能够处理词汇歧义（如“银行”指金融机构或河岸），是深度学习在NLP中广泛应用的基础。3.困惑度（Perplexity）衡量语言模型预测下一个词的“平均不确定性”或“平均错误程度”。其计算方式为困惑度=2^(-交叉熵/词汇量)。困惑度值越小，表示模型对测试集数据的预测越准确，即模型越“困惑”，预测越准。它将概率值转换为更直观的衡量标准，困惑度为1表示模型预测完美。4.自然语言识别中的歧义性主要表现为同一词语或句子结构在不同语境下可能有多种解释。主要来源包括：词汇歧义（一词多义，如“苹果”指水果或公司）、句法歧义（句子结构多种分析方式，如“我看见她打篮球”主语是“我”还是“她”）、语义歧义（词语或句子含义依赖于上下文，如“秃头”）。5.朴素贝叶斯分类器基于“特征独立”假设，计算每个类别的后验概率P(类别|特征)，选择后验概率最大的类别。优点是简单、快速、所需训练数据少、对缺失值不敏感。缺点是“朴素”假设往往不成立，特征间可能存在依赖关系；模型性能受特征独立性影响大。SVM是一种基于间隔的分类器，通过寻找一个最优超平面将不同类别的样本分开，并使分类间隔最大。优点是能处理高维数据、对非线性问题通过核技巧解决、鲁棒性强。缺点是计算复杂度较高（尤其大规模数据）、对参数和核函数选择敏感、模型解释性较差。四、计算题1.计算句子“猫坐在桌子上”的概率：P(句子)=P(起始)*P(猫|起始)*P(坐|猫)*P(在|坐)*P(桌子|在)*P(上|桌子)P(句子)=0.1*0.2*0.6*0.7*0.8*P(上|桌子)由于未给出P(上|桌子)，假设P(上|桌子)可以使用其先验概率P(上)=0.1（或根据上下文有更优估计，此处用先验）。P(句子)=0.1*0.2*0.6*0.7*0.8*0.1P(句子)=0.000864所以句子“猫坐在桌子上”的概率为0.000864。解析思路：根据HMM模型，句子概率是起始概率、各状态转移概率（或词语发射概率）的乘积。根据题目给出的bigram概率和先验概率，逐项相乘即可得到结果。注意起始概率和发射概率的区分与使用。2.计算精确率、召回率和F1分数：*真正例（TP）：模型预测为正且真实标签为正的样本数=2*假正例（FP）：模型预测为正但真实标签为负的样本数=1*真负例（TN）：模型预测为负且真实标签为负的样本数=1*假负例（FN）：模型预测为负但真实标签为正的样本数=1*精确率（Precision）=TP/(TP+FP)=2/(2+1)=2/3≈0.6667*召回率（Recall）=TP/(TP+FN)=2/(2+1)=2/3≈0.6667*F1分数=2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall)=2*((2/3)*(2/3))/((2/3)+(2/3))=2*(4/9)/(4/3)=8/12=2/3≈0.6667解析思路：根据混淆矩阵的定义，先统计TP,FP,TN,FN的值。然后根据精确率、召回率、F1分数的定义公式进行计算。在这个特定例子中，由于TP=FN=2，FP=TN=1，导致三个指标值相等。五、论述题深度学习技术在自然语言识别领域相比传统统计方法或规则方法具有显著优势。首先，深度学习模型（尤其是神经网络）具有强大的自动特征提取能力，能够从原始文本数据中学习到层次化的语义表示，无需人工设计复杂的特征，克服了传统方法对特征工程的高度依赖。其次，深度学习模型能有效捕捉文本中的长距离依赖关系和上下文信息，这对于理解句法结构和语义含义至关重要，而传统统计方法（如n-gram）往往受限于窗口大小，难以处理长距离交互。此外，深度学习模型在许多任务上（如文本分类、情感分析、机器翻译）展现了超越传统方法的性能，尤其是在处理大规模、复杂数据时。例如，卷积神经网络（CNN）适合捕捉局部文本模式，循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU）能处理序列顺序信息，Transformer模型通过自注意力机制进一步提升了模型对全局上下文的理解能力。然而，深度学习在