自然语言处理工程师岗位招聘考试试卷及答案

自然语言处理工程师岗位招聘考试试卷及答案自然语言处理工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分，共10分）1.Word2Vec的两种核心模型是CBOW和______。答案：Skip-gram2.jieba分词的______模式会切分所有可能的词语（无冗余）。答案：全模式3.Transformer架构的核心是______机制，用于建模长距离依赖。答案：自注意力4.BERT预训练任务包括MaskedLanguageModel和______。答案：NextSentencePrediction（NSP）5.机器翻译评估指标BLEU的全称是______。答案：BilingualEvaluationUnderstudy6.中文词性标注常用标注集是______。答案：北大词性标注集7.依存句法分析中，除根节点外每个词仅有一个______。答案：父节点8.ASR的全称是______。答案：AutomaticSpeechRecognition9.GPT系列采用______（自回归/自编码）预训练范式。答案：自回归10.文本分类特征表示方法除词袋模型外，还有______。答案：TF-IDF二、单项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.以下非Transformer架构的模型是？A.BERTB.GPTC.LSTMD.T5答案：C2.jieba搜索引擎模式的主要作用是？A.精确切分B.召回候选词C.实体识别D.长文本处理答案：B3.BLEU指标中n-gram权重变化趋势是？A.均匀B.1-gram最高C.随n递增D.随n递减答案：D4.以下属于自编码模型的是？A.GPT-3B.BERTC.GPT-2D.T5答案：B5.词性标注中“NN”表示？A.名词B.动词C.形容词D.副词答案：A6.不属于文本相似度计算的方法是？A.余弦相似度B.Jaccard相似度C.欧氏距离D.交叉熵答案：D7.Transformer多头注意力的核心作用是？A.并行计算B.多维度依赖捕捉C.减少参数量D.加速训练答案：B8.用于文本聚类的常用工具是？A.spaCyB.scikit-learnKMeansC.jiebaD.BERTopic答案：B9.预训练模型微调冻结底层参数的原因是？A.泛化能力强B.不重要C.减少计算D.防过拟合答案：A10.端到端机器翻译的特点是？A.直接输入输出B.需人工特征C.仅编码器D.仅解码器答案：A三、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.属于预训练语言模型的有？A.BERTB.GPTC.LSTMD.XLNet答案：ABD2.中文分词方法包括？A.词典法B.统计法C.深度学习法D.规则法答案：ABCD3.文本生成评估指标有？A.BLEUB.ROUGEC.PerplexityD.F1答案：ABC4.Transformer编码器组成部分？A.多头注意力B.前馈网络C.残差连接D.层归一化答案：ABCD5.属于文本分类的任务是？A.情感分析B.新闻分类C.实体识别D.问答系统答案：AB6.词向量表示方法有？A.Word2VecB.GloVeC.FastTextD.BERTEmbedding答案：ABCD7.依存句法分析的用途？A.语义角色标注B.机器翻译C.问答系统D.文本摘要答案：ABCD8.自回归模型有？A.GPT-1B.BERTC.T5D.GPT-2答案：AD9.文本预处理步骤包括？A.分词B.去停用词C.词干提取D.词性标注答案：ABC10.NLP开发工具包括？A.TensorFlowB.PyTorchC.spaCyD.NLTK答案：ABCD四、判断题（共10题，每题2分，共20分）1.CBOW用上下文预测中心词。答案：对2.BERT预训练时所有词都被Masked。答案：错3.Transformer解码器是双向注意力。答案：错4.词性标注可直接用于依存句法分析。答案：对5.GPT是自编码模型。答案：错6.BLEU越高翻译质量一定越好。答案：错7.jieba精确模式切分最合理。答案：对8.ASR和TTS属于NLP子领域。答案：对9.XLNet解决BERT的Mask问题。答案：对10.Perplexity越低生成质量越好。答案：对五、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述CBOW与Skip-gram的核心区别。答案：CBOW用上下文（多词）预测中心词，将上下文向量平均后输入网络，输出中心词概率；Skip-gram用中心词预测上下文（多词），中心词向量输入，输出多个上下文词概率。CBOW训练快、适合高频词；Skip-gram对低频词效果好，捕捉细粒度语义。2.自注意力机制解决了RNN的什么问题？答案：自注意力通过计算序列中每个位置与所有位置的语义权重，加权得到表示。传统RNN串行计算，无法并行，且长序列易丢失长距离依赖；自注意力可并行处理所有位置，有效建模长距离语义，提升训练效率与性能。3.预训练模型（如BERT）的微调流程是什么？答案：1.预训练：BERT在大规模无标注文本上训练MLM（掩码词预测）和NSP（句子关系），学习通用表示；2.微调：针对下游任务（如分类），添加任务层（全连接），用标注数据训练，仅更新顶层/少量上层参数，利用预训练知识提升任务性能，减少标注依赖。4.BLEU指标的计算思路是什么？答案：BLEU比较机器译文与参考译文的n-gram匹配度：1.统计1-4gram匹配数；2.计算修正精度（避免重复匹配）；3.几何平均得基础分；4.乘以短句惩罚（避免短译文得分过高）。BLEU易算，但仅关注形式，不考虑语义流畅性。六、讨论题（共2题，每题5分，共10分）1.预训练模型存在数据隐私风险，如何解决？答案：解决思路：①差分隐私：训练加噪声，防止推断单个样本；②联邦学习：本地训练、上传梯度，不暴露原始数据；③数据脱敏：对敏感数据匿名化；④模型水印：嵌入验证水印防复制；⑤加密训练：用隐私保护框架（如FedAvg）平衡性能与隐私。2.中文NLP的独特挑战及应对？答案：挑战：①分词：