新疆警察学院《自然语言处理》2025-2026学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页新疆警察学院《自然语言处理》2025-2026学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、对于一个多语言的文本分类任务，以下哪种方法可以实现跨语言的特征共享？（）A.多任务学习B.预训练模型C.对抗训练D.以上都是2、自然语言处理中，当对机器翻译模型进行评估时，以下哪个指标是最常用的？（）A.BLEU得分B.ROUGE得分C.METEOR得分D.PERPLEXITY得分3、在自然语言处理的应用中，若要实现智能舆情分析系统，以下哪个技术是核心？（）A.情感分析B.话题检测C.以上都是D.以上都不是4、在自然语言处理的模型评估中，若要评估模型在不同类别上的性能表现，以下哪个可视化方法较为直观？（）A.混淆矩阵B.ROC曲线C.以上都是D.以上都不是5、情感分析是自然语言处理的一个重要应用。假设要分析一段产品评论的情感倾向，以下关于情感分析的描述，正确的是：（）A.仅根据文本中出现的情感词就能准确判断其情感倾向，无需考虑上下文B.深度学习模型在情感分析中能够自动学习特征，但对语义的理解不如传统方法深入C.情感分析只能判断文本是积极、消极还是中性，无法给出更细致的情感程度D.不同领域的文本在情感表达和判断上没有差异，可以使用相同的方法进行分析6、在自然语言处理中，如何评估模型在新领域或新数据集上的泛化能力？（）A.交叉验证B.迁移学习C.在新数据集上进行测试D.以上都是7、假设要对自然语言文本进行情感极性的细粒度分析，例如区分“非常高兴”“有点开心”“略微失望”等不同程度的情感。以下哪种方法可能有助于实现更精确的分析？（）A.使用更丰富的情感词典B.构建多层次的情感分类模型C.引入上下文的情感影响因素D.以上都是8、当对自然语言文本进行摘要提取时，例如从一篇长篇学术论文中提取关键内容生成摘要。需要在保留主要观点的同时，确保摘要的简洁性和准确性。以下哪种方法可能更适合这种任务？（）A.抽取式摘要方法，选择原文中的重要句子B.生成式摘要方法，重新生成新的句子C.结合抽取和生成的混合方法D.随机选择文本段落作为摘要9、文本相似度计算在自然语言处理中有多种应用。假设要比较两篇论文的相似度。以下关于文本相似度计算的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以基于词汇层面、句法层面或语义层面进行相似度计算B.常用的方法包括余弦相似度、Jaccard相似度等C.文本相似度计算只考虑文本的表面特征，不涉及语义理解D.文本相似度计算的结果可以用于文本分类、信息检索等任务10、在自然语言生成任务中，为了使生成的文本更加自然流畅，以下哪个技术是关键？（）A.注意力机制B.强化学习C.生成对抗网络（GAN）D.以上都是11、自然语言处理中，当进行文本分类时，以下哪种模型能够自动提取特征？（）A.支持向量机B.决策树C.深度学习模型D.以上都不是12、自然语言处理中的词性消歧中的上下文信息如何利用？有哪些有效的方法？（）A.通过分析上下文词汇、语法等利用上下文信息，提高词性消歧准确率，如统计方法、深度学习方法等B.上下文信息无法利用，方法也无效C.不确定D.上下文信息不重要，也没有方法利用13、在文本分类中，若要处理具有层次结构的类别，以下哪种模型结构更适合？（）A.多层感知机B.决策树C.卷积神经网络D.以上都不是14、在自然语言处理的语义相似度计算中，准确衡量两个文本之间的语义相似程度是关键。假设要比较两篇科技论文的语义相似度，以下关于语义相似度计算方法的描述，正确的是：（）A.简单地计算单词的重合度就能准确反映语义相似度B.基于词向量的余弦相似度能够很好地度量文本的语义相似度，但需要注意词向量的质量和维度C.语义相似度计算只适用于短文本，对于长文本效果不佳D.语义相似度的计算结果不受文本的领域和主题影响15、自然语言处理中的命名实体识别任务具有重要价值。假设要从一段医疗文本中识别出疾病名称、药物名称等实体，以下关于命名实体识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以结合词典匹配和机器学习算法来提高命名实体识别的效果B.深度学习模型，如双向长短时记忆网络（BiLSTM）结合条件随机场（CRF），在命名实体识别中表现良好C.命名实体识别的结果不受文本领域和语言风格的影响D.多语言命名实体识别需要考虑不同语言的特点和差异16、在自然语言处理的语音交互中，假设要实现一个智能语音助手，以下关于语音交互的描述，正确的是：（）A.语音识别的准确率是决定语音交互体验的唯一因素B.自然语言理解模块能够准确理解各种口音和语速的语音输入C.语音合成的质量只取决于所使用的语音库，与算法无关D.结合语音识别、自然语言理解和语音合成技术，能够实现流畅和智能的语音交互17、自然语言处理中，当进行文本分类时，以下哪种方法可以提高对新类别数据的适应性？（）A.在线学习B.增量学习C.主动学习D.以上都是18、自然语言处理中的信息抽取旨在从文本中提取有用的信息。假设要从一篇新闻报道中抽取关键人物和事件信息，以下关于信息抽取的描述，正确的是：（）A.可以通过简单的关键词匹配来完成信息抽取，不需要复杂的算法和模型B.深度学习方法在信息抽取中效果不佳，传统的模式匹配方法更可靠C.信息抽取过程中需要考虑文本的结构和语义关系，以提高抽取的准确性和完整性D.信息抽取的结果只与所使用的算法有关，与文本的质量和领域无关19、在自然语言处理的情感分析任务中，需要判断文本所表达的情感倾向。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价，需要考虑语言的主观性、讽刺和夸张等表达方式。同时，要能够区分不同强度的情感。以下哪种情感分析方法在处理这种复杂的情感表达时更为准确？（）A.基于词典的情感分析B.基于机器学习分类器的情感分析C.基于深度学习的情感分析模型D.依靠人工判断20、自然语言处理中，当进行文本摘要生成时，以下哪种方法能够更好地捕捉文本的关键信息？（）A.抽取式摘要B.生成式摘要C.混合式摘要D.以上都不是二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）谈谈自然语言处理中词向量表示的词向量更新策略。2、（本题5分）说明自然语言处理中信息抽取的知识融合方法。3、（本题5分）详细阐述自然语言处理中的迁移学习方法，包括如何利用预训练模型进行微调，以及在不同领域数据上的应用效果。4、（本题5分）解释什么是语义关系抽取，说明语义关系抽取的任务和常见方法，并分析其在知识图谱构建中的作用。5、（本题5分）在机器翻译中，如何评估翻译的流畅性和地道性？请说明相关评估方法和指标，并举例说明其应用。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）详细探讨在文本分类中，如何利用图神经网络来捕捉文本之间的关系和结构信息，以提高分类效果。2、（本题5分）分析在信息抽取的领域定制化中，如何根据特定领域的需求和特点，定制化设计抽取模型和方法。3、（本题5分）分析在文本聚类的层次聚类方法中，如何确定合适的聚类层次和分割点，以获得有意义的聚类结果。4、（本题5分）分析自然语言处理中的模型压缩中的量化误差分析，以及对性能的影响评估。5、（本题5分）对于专利文本分析，分析如何提取技术创新点和权利要求，为知识产权保护提供支持。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）自然语言处理中的信息融合技术可以整合多源文本信息以获取更全面准确的理解。论述信息融合的方法和策略，如文本合并、证据融合、多视图学习等，分析其在跨文档分析、综合情报处理等方面的应用，并探讨如何优化信息融合的效果。2、（本题10分）自然语言处理中的迁移学习在不同领域和任务之间的应