2025年计算机等级考试四级人工智能自然语言处理试卷（含答案）

2025年计算机等级考试四级人工智能自然语言处理试卷（含答案）一、单项选择题（每题2分，共30分）1.以下哪项任务不属于自然语言生成（NLG）的典型应用？A.自动新闻写作B.机器翻译（输出目标语言文本）C.情感分析D.对话系统回复生成答案：C2.在LSTM（长短期记忆网络）中，遗忘门的主要作用是：A.控制当前输入信息的保留比例B.决定是否丢弃历史记忆信息C.输出最终的隐藏状态D.增强序列的位置感知能力答案：B3.Transformer模型中，自注意力（Self-Attention）机制的计算过程可表示为：A.Attention(Q,K,V)=softmax(QKᵀ/√d_k)VB.Attention(Q,K,V)=softmax(QVᵀ/√d_k)KC.Attention(Q,K,V)=sigmoid(QKᵀ/√d_k)VD.Attention(Q,K,V)=tanh(QKᵀ/√d_k)V答案：A4.以下哪种评价指标最适合评估机器翻译系统的输出质量？A.准确率（Accuracy）B.BLEU分数C.F1值D.困惑度（Perplexity）答案：B5.BERT模型在预训练阶段采用的主要任务是：A.掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）B.序列到序列生成（Seq2Seq）C.情感分类（SentimentClassification）D.命名实体识别（NER）答案：A6.以下关于预训练语言模型（如GPT、BERT）的描述，错误的是：A.预训练阶段使用大规模无标注文本B.微调阶段针对特定任务调整模型参数C.模型参数量越大，泛化能力一定越强D.可迁移到多种下游任务（如分类、生成）答案：C7.在文本分类任务中，若输入文本长度差异较大（如50-500词），最适合的处理方法是：A.直接截断所有文本至固定长度B.对每个文本单独训练不同长度的模型C.使用动态padding（按批次调整长度）D.忽略长度差异，直接输入模型答案：C8.以下哪项技术是解决多轮对话中上下文理解问题的关键？A.词袋模型（Bag-of-Words）B.位置编码（PositionEncoding）C.对话状态跟踪（DialogStateTracking）D.词嵌入（WordEmbedding）答案：C9.针对低资源语言（如某些小语种）的NLP任务，最有效的解决方法是：A.仅使用单语语料训练模型B.利用跨语言迁移学习（如多语言预训练模型）C.完全依赖规则系统D.增大模型参数量答案：B10.以下哪种方法可用于缓解文本生成任务中的“重复生成”问题？A.增加温度参数（Temperature）B.采用核采样（NucleusSampling，top-p）C.降低学习率D.减少注意力头数答案：B11.在命名实体识别（NER）任务中，BIO标注体系中的“B-”表示：A.实体的起始位置B.实体的中间位置C.非实体位置D.实体的结束位置答案：A12.以下哪项不属于自然语言处理中的“歧义消解”问题？A.分词歧义（如“门把手”vs“门把/手”）B.词义歧义（如“苹果”指水果或公司）C.句法歧义（如“咬死了猎人的狗”）D.文本情感歧义（如“这电影真有意思”可能是褒义或反讽）答案：D（注：情感歧义属于情感分析中的细粒度问题，非传统歧义消解范畴）13.关于多模态自然语言处理（如文本-图像对齐），关键挑战是：A.文本与图像的特征空间对齐B.文本长度远大于图像像素数C.图像预处理复杂度高D.缺乏标注数据答案：A14.以下哪种模型结构最适合处理长文本（如10000词以上）的理解任务？A.标准Transformer（全连接注意力）B.LSTMC.稀疏注意力Transformer（如Reformer）D.词袋模型答案：C15.在情感分析任务中，若训练数据存在类别不平衡（如积极样本占80%），最有效的改进方法是：A.增加模型层数B.使用加权交叉熵损失（WeightedCross-Entropy）C.仅保留积极样本训练D.降低学习率答案：B二、填空题（每题2分，共20分）1.自然语言处理的核心任务可分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两大类。2.词嵌入（WordEmbedding）的典型方法包括Word2Vec、GloVe和FastText（任意两个即可）。3.Transformer模型中的“多头注意力”（Multi-HeadAttention）通过将查询（Q）、键（K）、值（V）划分为多个子空间，实现对不同语义维度的并行建模。4.机器翻译的主流技术路线经历了规则翻译、统计机器翻译（SMT）到神经机器翻译（NMT）的演变。5.文本摘要任务可分为抽取式摘要（提取原文关键句）和生成式摘要（重新组织语言）两种类型。6.在预训练模型中，微调（Fine-Tuning）是指在预训练基础上，使用少量任务特定数据调整模型参数的过程。7.对话系统按功能可分为任务型对话系统（如订机票）和开放域对话系统（如闲聊）。8.为解决长文本的上下文依赖问题，循环神经网络（RNN）的改进模型（如LSTM、GRU）引入了门控机制。9.评价文本生成模型的常用指标包括BLEU（机器翻译）、ROUGE（摘要）和人类评估（主观）。10.多语言预训练模型（如mBERT、XLM）的关键设计是通过共享词表或跨语言对齐实现不同语言间的知识迁移。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述Transformer模型中“自注意力”（Self-Attention）与“交叉注意力”（Cross-Attention）的区别及应用场景。答案：自注意力（Self-Attention）：输入序列的每个元素与自身序列的其他元素计算注意力权重，用于捕捉序列内部的上下文依赖（如文本理解任务，如BERT）。交叉注意力（Cross-Attention）：输入序列的元素与另一个不同序列的元素计算注意力权重，常用于序列到序列任务（如机器翻译中，解码器对编码器输出的注意力）。2.解释“预训练+微调”范式在自然语言处理中的优势，并举例说明其应用。答案：优势：（1）预训练利用大规模无标注数据学习通用语言表征，缓解小样本任务的数据稀缺问题；（2）微调通过少量任务特定数据适配模型，降低模型训练成本；（3）通用表征可迁移到多种下游任务（如分类、生成、问答）。应用示例：使用BERT预训练模型，在情感分类任务中添加分类头，通过少量标注的情感数据微调，即可获得高性能分类器。3.对比循环神经网络（RNN）与Transformer在处理序列数据时的优缺点。答案：RNN优点：顺序处理序列，理论上能捕捉长距离依赖（通过LSTM/GRU）；参数量与序列长度线性相关。RNN缺点：并行计算能力差（需按顺序计算）；长序列训练时易出现梯度消失/爆炸。Transformer优点：自注意力机制并行计算所有位置，效率高；通过多头注意力捕捉多维度上下文依赖，长序列建模能力更强。Transformer缺点：参数量与序列长度平方相关（O(n²)），长文本计算成本高；依赖位置编码显式引入顺序信息。4.说明命名实体识别（NER）任务的常见流程，并列举两种主流模型架构。答案：常见流程：（1）文本预处理（分词、标点处理）；（2）特征提取（词嵌入、上下文特征）；（3）标签预测（基于BIO/IOBES等标注体系）；（4）后处理（合并连续实体）。主流模型架构：（1）BiLSTM-CRF（双向LSTM提取特征，CRF建模标签序列约束）；（2）Transformer+Softmax（如BERT直接输出每个位置的实体标签概率）。5.分析文本生成任务中“模式化输出”（如重复模板语句）的可能原因及改进方法。答案：可能原因：（1）训练数据中存在大量重复模式，模型过拟合；（2）生成时采用贪心搜索（GreedySearch）或高温度参数，导致多样性不足；（3）模型对开放域知识的泛化能力弱。改进方法：（1）数据增强（如回译、同义词替换）增加训练数据多样性；（2）使用核采样（Top-pSampling）或束搜索（BeamSearch）平衡确定性与多样性；（3）引入外部知识图谱或检索模块，丰富生成内容；（4）设计多样性损失函数（如惩罚重复词）。四、编程题（共30分）题目1（15分）：使用PyTorch实现一个基于双向LSTM的文本分类模型，要求包含以下组件：-嵌入层（EmbeddingLayer）：词向量维度为300，词表大小为20000-双向LSTM层：隐藏层维度为256，层数为2-全连接层（FCLayer）：输出维度为5（对应5个类别）-要求写出模型类的定义代码，并添加必要注释。答案示例：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassBiLSTMTextClassifier(nn.Module):def__init__(self,vocab_size=20000,embed_dim=300,hidden_dim=256,num_layers=2,num_classes=5):super(BiLSTMTextClassifier,self).__init__()嵌入层：将词索引映射为词向量self.embedding=nn.Embedding(vocab_size,embed_dim)双向LSTM层：隐藏层维度为hidden_dim，层数为num_layers，batch_first设为True方便输入self.lstm=nn.LSTM(input_size=embed_dim,hidden_size=hidden_dim,num_layers=num_layers,bidirectional=True,启用双向batch_first=True,输入格式为(batch_size,seq_len,embed_dim)dropout=0.2ifnum_layers>1else0多层时添加dropout)全连接层：双向LSTM的输出维度为2hidden_dim（前向+后向），映射到类别数self.fc=nn.Linear(2hidden_dim,num_classes)self.dropout=nn.Dropout(0.5)防止过拟合defforward(self,x):x形状：(batch_size,seq_len)，其中seq_len为文本长度x_embed=self.embedding(x)形状：(batch_size,seq_len,embed_dim)x_embed=self.dropout(x_embed)对嵌入层输出添加dropout前向传播通过LSTM，获取最后一个时间步的隐藏状态LSTM输出：(output,(h_n,c_n))，其中output是所有时间步的隐藏状态h_n形状：(num_layersnum_directions,batch_size,hidden_dim)output,(h_n,_)=self.lstm(x_embed)双向LSTM的最后一层前向和后向隐藏状态拼接h_n的最后两层对应双向的最后一层（num_layers=2时，索引为2和3）合并后形状：(batch_size,2hidden_dim)last_hidden=torch.cat([h_n[-2,:,:],h_n[-1,:,:]],dim=1)通过全连接层输出类别概率logits=self.fc(last_hidden)形状：(batch_size,num_classes)returnlogits```题目2（15分）：给定一个已训练的BERT模型（如huggingface的`bert-base-uncased`），编写代码实现对输入文本的情感分类（二分类：积极/消极）。要求：-包含数据预处理（分词、填充/截断、转换为张量）-写出前向推理的关键步骤（无需训练循环）-假设输入文本为`"Thismovieisfantastic,withbrilliantactingandtouchingplots."`答案示例：```pythonfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorch加载预训练模型和分词器model_name="bert-base-uncased"tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model=BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name,num_labels=2)二分类输入文本text="Thismovieisfantastic,withbrilliantactingandtouchingplots."数据预处理inputs=tokenizer(text,padding="max_length",填充至最大长度（默认512）truncation=True,截断过长文本max_length=128,自定义最大长度return_tensors="pt"返回PyTorch张量)前向推理withtorch.no_grad():关闭梯度计算outputs=model(inputs)获取预测结果（logits转换为概率）logits=outputs.logitsprobs=torch.softmax(logits,dim=1)形状：(1,2)，对应[消极概率,积极概率]predicted_class=torch.argmax(probs,dim=1).item()0为消极，1为积极输出结果print(f"文本：{text}")print(f"预测情感：{'积极'ifpredicted_class==1else'消极'}")print(f"概率：积极{probs[0,1]:.4f}，消极{probs[0,0]:.4f}")```五、综合分析题（共30分）题目：随着大语言模型（如GPT-4、Llama3）的发展，自然语言处理任务的范式发生了显著变化。请结合当前技术趋势，分析以下问题：（1）大语言模型在少样本/零样本任务中的优势是什么？其背后的核心技术（如指令微调、思维链）是如何实现的？（2）大语言模型在实际应用中面临哪些挑战（至少列举3点）？并提出可能的解决方案。答案要点：（1）优势：大语言模型通过超大规模数据预训练（万亿级token）学习到通用语言知识和任务理解能力，能够通