2025年自然语言处理与技术应用考试试卷及答案

2025年自然语言处理与技术应用考试试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项不是预训练语言模型（PLM）的核心训练目标？A.掩码语言模型（MLM）B.下一句预测（NSP）C.对比学习（ContrastiveLearning）D.序列到序列生成（Seq2Seq）2.多模态自然语言处理中，“跨模态对齐”的主要目的是：A.统一不同模态数据的特征空间B.提升单模态任务的精度C.减少模型参数量D.优化模型训练速度3.以下哪种分词技术更适用于中文分词中的未登录词（OOV）处理？A.基于规则的分词（如正向最大匹配）B.基于统计的HMM分词C.基于深度学习的BERT分词D.基于词典的分词4.在情感分析任务中，“细粒度情感分析”与“粗粒度情感分析”的主要区别在于：A.处理文本长度不同B.情感类别层级的细化程度C.模型输入格式不同D.训练数据规模差异5.以下哪项是大语言模型（LLM）“上下文学习（In-ContextLearning）”的关键特征？A.模型在训练阶段学习任务模式B.模型通过少量示例即可完成新任务C.模型需针对新任务微调参数D.模型仅支持单轮对话6.机器翻译评价指标BLEU的计算基于：A.人工评分的平均分数B.候选译文与参考译文的n-gram重叠率C.模型生成译文的流畅度D.译文与原文的语义相似度7.低资源语言（如少数民族语言）的NLP任务中，最关键的挑战是：A.缺乏高质量标注数据B.语言形态复杂（如黏着语）C.计算资源不足D.跨语言迁移难度大8.以下哪种技术不属于对话系统中的“意图识别”方法？A.基于规则的模式匹配B.基于BERT的文本分类C.基于知识图谱的实体链接D.基于支持向量机（SVM）的分类9.在指代消解（CoreferenceResolution）任务中，模型需要解决的核心问题是：A.识别文本中的动词短语B.确定代词或名词短语所指代的具体实体C.分析句子的句法结构D.生成符合语境的替换词10.多轮对话系统中，“对话状态跟踪（DST）”的主要功能是：A.维护用户当前对话的目标和约束条件B.生成符合上下文的回复C.识别用户的情感倾向D.优化对话流程的流畅度二、填空题（每题2分，共20分）1.预训练模型GPT-4的架构核心是________（填写模型结构名称）。2.中文分词中的“未登录词”指________（用10字以内描述）。3.情感分析任务中，常用的细粒度标签包括________（至少列举2类）。4.机器翻译的“领域适应性”问题指模型在________（填写场景）下性能下降。5.多模态NLP中，典型的跨模态任务包括________（至少列举1类）。6.大语言模型的“涌现能力（EmergentAbilities）”通常出现在________（填写条件）。7.低资源语言处理中，“零样本学习（Zero-ShotLearning）”的关键是________。8.对话系统的“上下文感知”依赖于________（填写技术）对历史对话的建模。9.指代消解任务的评价指标通常包括________（至少列举1类）。10.文本摘要任务中，“抽取式摘要”与“生成式摘要”的本质区别是________。三、简答题（每题8分，共40分）1.对比BERT与GPT系列模型在预训练目标和应用场景上的差异。2.解释“提示学习（PromptLearning）”的核心思想，并说明其对大语言模型微调的改进。3.分析多模态自然语言处理中“模态对齐”与“模态融合”的区别与联系。4.列举低资源语言NLP任务的3种常用解决方案，并简述其原理。5.说明对话系统中“意图识别”与“对话状态跟踪”的关系，并举例说明。四、综合应用题（共20分）某医院需构建一个“临床病历智能分析系统”，要求实现以下功能：（1）提取病历中的关键实体（如疾病名称、药物名称、检查项目）；（2）分析患者的治疗过程是否符合临床指南（如抗生素使用规范）；（3）生成结构化的病历摘要（包含主诉、现病史、诊断结果）。请设计一个基于自然语言处理技术的解决方案，要求：（1）明确各功能模块的技术选型（如模型、算法）；（2）说明各模块的输入输出形式；（3）分析可能遇到的挑战及解决思路。参考答案一、单项选择题1.D（序列到序列生成是模型应用方式，非预训练目标）2.A（跨模态对齐旨在统一特征空间以支持跨模态任务）3.C（BERT基于子词切分，能有效处理OOV）4.B（细粒度关注情感对象或方面的具体情感）5.B（通过示例触发模型的任务理解能力）6.B（BLEU基于n-gram重叠率计算）7.A（数据匮乏是低资源语言的核心瓶颈）8.C（实体链接属于信息抽取，非意图识别）9.B（确定指代关系是核心）10.A（跟踪用户当前目标和约束）二、填空题1.自回归Transformer（或因果语言模型）2.词典中未收录的新词汇3.方面级情感（如“药物效果”“服务态度”）4.非训练领域（如专业领域到通用领域）5.图像描述生成、视觉问答（任选其一）6.模型参数量超过一定阈值时7.利用高资源语言的知识迁移8.循环神经网络（RNN）或Transformer的上下文编码9.MUC、B³、CEAF（任选其一）10.是否直接从原文抽取内容（抽取式）或生成新文本（生成式）三、简答题1.差异分析：-预训练目标：BERT采用掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP），学习双向上下文表征；GPT采用自回归语言模型（CLM），学习单向生成能力。-应用场景：BERT适合需要双向语义理解的任务（如文本分类、实体识别）；GPT适合生成型任务（如文本生成、对话系统）。2.提示学习：-核心思想：将任务转化为自然语言提示（Prompt），引导模型利用预训练阶段的知识直接完成任务，而非调整模型参数。-改进：减少对标注数据的依赖（仅需设计提示模板），提升模型对新任务的泛化能力，避免微调导致的“灾难性遗忘”。3.模态对齐与融合：-区别：对齐旨在将不同模态（如图像、文本）的特征映射到同一空间（如通过跨模态编码器）；融合则是将对齐后的特征结合（如拼接、注意力加权）以支持任务。-联系：对齐是融合的前提，融合是对齐的目标，共同支持跨模态推理（如图像描述生成需先对齐图像与文本特征，再融合生成描述）。4.低资源语言解决方案：-跨语言迁移：利用高资源语言（如英语）的预训练模型，通过零样本或少样本学习适配低资源语言（如通过语言无关的特征提取层）。-数据增强：基于规则或回译（如将低资源语言文本翻译成高资源语言再译回）生成伪数据，扩大训练集。-轻量级模型：设计参数更少的模型（如TinyBERT），降低对大规模数据的需求，同时保持性能。5.意图识别与对话状态跟踪：-关系：意图识别确定用户当前轮次的目标（如“查询药物价格”），对话状态跟踪整合历史意图与约束（如“用户已提及药物A，需查询其价格”），为后续回复生成提供上下文。-示例：用户说“我之前开的阿莫西林，现在能续方吗？”，意图识别为“续方请求”，对话状态跟踪记录“药物=阿莫西林”“需求=续方”，支持系统回复“阿莫西林可续方，需确认最近一次就诊时间”。四、综合应用题解决方案设计：1.关键实体提取模块-技术选型：基于BERT的命名实体识别（NER）模型，微调于临床病历语料（如PubMed、MIMIC-III），结合领域词典（如ICD-10疾病编码库）。-输入：非结构化病历文本（如“患者主诉咳嗽3天，服用头孢克肟，胸部CT显示肺部感染”）。-输出：实体列表（疾病：肺部感染；药物：头孢克肟；检查：胸部CT）。2.治疗合规性分析模块-技术选型：规则引擎（如基于临床指南的抗生素使用规范库）与大语言模型（如FLAN-T5）结合。规则引擎处理明确规范（如“β-内酰胺类抗生素需皮试”），模型用于复杂推理（如“患者过敏史与药物选择的匹配”）。-输入：实体提取结果+患者历史信息（如过敏史、用药记录）。-输出：合规性判断（如“头孢克肟使用合规”或“未做皮试，存在风险”）及依据。3.结构化摘要生成模块-技术选型：生成式预训练模型（如LLaMA-2-Finetuned），结合模板约束（如“主诉：[内容]；现病史：[内容]；诊断结果：[内容]”）。-输入：完整病历文本及实体提取结果。-输出：结构化摘要（示例：主诉：咳嗽3天；现病史：3天前无诱因出现咳嗽，无发热，自行服用头孢克肟；诊断结果：肺部感染）。挑战与解决思路：-挑战1：病历文本噪声大（如简写、笔误“头孢”“克肟”分开）。解决：引入领域词典