2025四川九洲投资控股集团有限公司软件与数据智能军团招聘开发工程师（模型）拟录用人员笔试历年备考题库附带答案详解

2025四川九洲投资控股集团有限公司软件与数据智能军团招聘开发工程师（模型）拟录用人员笔试历年备考题库附带答案详解一、选择题从给出的选项中选择正确答案（共50题）1、某智能系统在处理自然语言任务时，采用一种基于概率的分类模型，该模型假设各特征之间相互独立，通过贝叶斯定理计算后验概率进行决策。这一模型最可能是：A.支持向量机B.决策树C.朴素贝叶斯D.K均值聚类2、在构建机器学习模型时，若训练误差和验证误差均较高，且模型在训练集上难以捕捉数据趋势，这种现象通常表明：A.过拟合B.欠拟合C.泛化能力强D.数据过采样3、某智能系统需对输入的自然语言文本进行语义分类，要求模型能够准确识别句子所属的主题类别。在构建该系统的预处理流程时，以下哪项技术主要用于将文本转换为模型可处理的数值形式？A.词性标注B.命名实体识别C.词向量嵌入D.句法依存分析4、在构建智能推荐系统的协同过滤模型时，若发现用户评分矩阵极度稀疏，最可能导致下列哪种问题？A.模型训练速度显著提升B.用户兴趣难以准确捕捉C.特征维度降低D.数据存储成本下降5、某智能系统在处理自然语言任务时，采用概率模型对输入语句进行词性标注。若模型基于上下文信息计算每个词属于某词性的条件概率，并选择概率最大的词性序列作为输出，则该模型最可能采用了以下哪种方法？A.支持向量机（SVM）B.隐马尔可夫模型（HMM）C.决策树D.线性回归6、在机器学习模型部署过程中，若需降低推理延迟并提升响应效率，以下哪种技术手段最为直接有效？A.增加训练数据量B.使用模型剪枝与量化C.采用更复杂的损失函数D.提高模型层数7、某智能系统在处理多源数据时，需对输入信息进行优先级排序。若规定：数值越大优先级越高，相同数值按字母顺序靠前的优先，且所有数据项由“数字+字母”组成。现有四个数据项：3B、5A、3A、5B。按规则排序后，排在第二位的数据项是？A．3B

B．5B

C．3A

D．5A8、在构建智能模型过程中，需对一组特征变量进行编码处理。若采用独热编码（One-HotEncoding）对四个类别值（甲、乙、丙、丁）进行转换，则一个样本值为“丙”时，其对应的编码向量是？A．[1,0,0,0]

B．[0,0,1,0]

C．[0,1,0,0]

D．[0,0,0,1]9、某智能系统在处理数据时需对输入信息进行逻辑分类，若“所有A类数据都属于B类数据，但部分B类数据不属于A类数据”，则以下关于A类与B类数据的关系描述正确的是：A.A类数据是B类数据的充分条件B.A类数据是B类数据的必要条件C.A类数据与B类数据是等价关系D.A类数据是B类数据的真子集10、在人工智能模型训练过程中，若增加训练数据的多样性，通常最有助于提升模型的哪项性能？A.训练速度B.模型参数数量C.泛化能力D.计算资源消耗11、某智能系统在处理自然语言任务时，采用概率模型判断输入语句的情感倾向。若已知正面情感的先验概率为0.6，且在正面情感下出现关键词“优秀”的似然为0.8，而在负面情感下出现该词的似然为0.3，则当语句中出现“优秀”时，其属于正面情感的后验概率约为：A.0.76B.0.82C.0.88D.0.7212、在构建机器学习模型时，若训练集准确率高达99%，但验证集准确率仅为65%，最可能的问题是：A.欠拟合B.数据标注错误C.过拟合D.特征缺失13、某智能系统在处理数据时，需对输入信息进行分类判断。若输入为数字序列，系统将其按规律转换为另一序列；若输入为文字信息，则提取关键词进行语义匹配。现输入序列为“2,4,8,16”，系统输出为“4,8,16,32”。若新输入为“3,6,12”，则输出最可能为：A.6,12,24B.9,18,36C.3,6,12D.5,10,2014、在构建智能模型过程中，需对多源数据进行特征融合。若特征A表示时间序列趋势，特征B表示空间分布密度，融合时需避免信息冗余。最适宜的融合策略是：A.将A与B直接相加求和B.对A和B分别归一化后拼接C.仅保留数值较大的特征D.重复特征A以匹配B的维度15、某智能系统在处理自然语言任务时，采用注意力机制增强模型对关键信息的捕捉能力。下列关于注意力机制的描述，正确的是：A.注意力机制通过固定权重分配来处理序列信息B.注意力机制能够动态调整不同输入部分的重要性权重C.注意力机制仅适用于图像识别任务D.注意力机制必须依赖卷积神经网络实现16、在数据预处理阶段，对连续型特征进行标准化处理的主要目的是：A.增加特征的维度以提升模型复杂度B.消除量纲差异，使不同特征具有可比性C.将所有特征值压缩到[0,1]区间内D.提高数据的非线性表达能力17、某智能系统在处理自然语言任务时，采用概率模型对词语序列进行预测。已知在特定上下文中，词语A出现的概率为0.4，词语B出现的概率为0.3，且A和B同时出现的概率为0.12。则下列关于事件A与B的说法正确的是：A.事件A与B互斥B.事件A与B相互独立C.事件A与B互为对立事件D.事件A的发生会增加事件B发生的概率18、在构建机器学习模型时，若训练误差和验证误差均较高，且模型未能捕捉数据的基本趋势，这种现象最可能表明：A.模型过拟合B.模型欠拟合C.数据存在过采样D.正则化程度过低19、某智能系统在处理文本数据时，需对输入语句进行语义相似度计算。若采用向量空间模型，将语句转化为词向量后，常用哪种方法衡量两个向量之间的相似性？A．欧氏距离

B．曼哈顿距离

C．余弦相似度

D．汉明距离20、在构建机器学习模型时，若训练集准确率很高，但验证集准确率显著偏低，最可能的情况是什么？A．欠拟合

B．过拟合

C．模型收敛缓慢

D．数据标注错误21、某智能系统在处理自然语言任务时，采用概率模型对输入语句进行语义解析。若模型在识别“银行”一词时，根据上下文判断其指代“金融机构”的概率为0.7，指代“河岸”的概率为0.3，则该模型最可能采用了下列哪种方法进行词义消歧？A.基于规则的语法分析B.基于词频的统计方法C.基于上下文的贝叶斯分类D.基于词向量的聚类分析22、在构建一个智能推荐系统的数据预处理阶段，需对用户行为数据中的缺失值进行处理。若某一特征在10%的样本中缺失，且缺失机制与用户活跃度相关，最合理的处理策略是？A.直接删除含有缺失值的样本B.用该特征的全局均值填充C.基于用户分群进行均值填充D.将缺失值作为独立类别保留23、某智能系统在处理数据时，采用一种分类算法对输入信息进行模式识别。若该算法在训练过程中引入了偏差较小但方差较大的模型，则最可能出现的情况是：A.模型在训练集上表现差，测试集上表现好B.模型在训练集和测试集上表现均稳定C.模型在训练集上表现好，测试集上表现差D.模型在训练集和测试集上表现均差24、在构建数据智能系统时，若需对多源异构数据进行统一表示以便后续分析，通常采用的关键技术是：A.数据加密B.数据归一化C.数据嵌入D.数据备份25、某智能系统在处理自然语言任务时，采用一种基于上下文的深度学习模型，能够动态捕捉词语在不同语境中的语义变化。该模型的核心结构包含多层双向编码器，通过自注意力机制实现全局依赖建模。以下哪种模型最符合该描述？A.CNNB.LSTMC.BERTD.K-Means26、在构建智能推荐系统时，常需对用户行为数据进行特征工程处理，以提升模型预测准确性。以下哪项操作属于典型的特征交叉方法？A.将用户年龄归一化到[0,1]区间B.统计用户近7天的点击次数C.构造“用户性别×浏览品类”组合特征D.使用独热编码处理用户城市信息27、某智能系统在处理数据时，需对输入序列进行模式识别。若输入序列满足“前两项之和等于第三项”的规律，则判定为有效序列。现有四个序列：①1,2,3；②2,3,5；③3,4,8；④5,5,10。其中符合该规律的有效序列有几个？A.1个B.2个C.3个D.4个28、在构建数据分类模型时，常使用特征归一化以提升算法性能。下列关于归一化的说法，正确的是：A.归一化会改变数据的分布形态B.归一化可消除量纲差异，避免数值较大特征主导模型C.归一化只能用于分类任务，不能用于回归D.归一化会使原始数据的均值变为129、某智能系统在处理自然语言时，需对输入语句进行语义相似度计算。若采用余弦相似度衡量两个词向量的接近程度，且已知向量A=(3,4)，向量B=(6,8)，则二者之间的余弦相似度为：A.0.8B.0.9C.1.0D.0.9530、在构建机器学习模型时，为防止过拟合，常采用正则化方法。下列关于L1与L2正则化的说法，正确的是：A.L1正则化通过限制权重平方和来实现惩罚B.L2正则化可使部分权重变为零，实现特征选择C.L1正则化倾向于产生稀疏权重矩阵D.L2正则化通常用于特征选择31、某智能系统在处理自然语言任务时，采用一种基于注意力机制的深度学习模型，该模型在编码和解码过程中均无需使用循环神经网络，而是完全依赖于自注意力机制来捕捉序列中的上下文关系。下列模型中最符合该描述的是：A.LSTMB.GRUC.TransformerD.CNN32、在机器学习中，若某分类模型在训练集上准确率高达99%，但在测试集上准确率仅为65%，最可能的原因是：A.模型欠拟合B.特征维度不足C.模型过拟合D.数据标签错误33、某智能系统在处理自然语言任务时，采用概率模型对词语序列进行预测。若已知前三个词为“人工智能正在”，系统需预测第四个词。根据n-gram模型原理，以下哪种模型最依赖前三个词的联合概率进行预测？A．Unigram模型

B．Bigram模型

C．Trigram模型

D．N-gram模型（n≥4）34、在机器学习模型评估中，若某分类模型在训练集上准确率高达99%，但在测试集上仅为65%，最可能的问题是：A．模型欠拟合

B．特征维度不足

C．模型过拟合

D．数据标签缺失35、某智能系统需对输入数据进行分类处理，若采用二叉决策树模型，每个非叶节点表示一个特征判断，叶节点表示分类结果。若该树共有7个叶节点，且每个非叶节点均有两个子节点，则该树的最小深度为多少？A．2

B．3

C．4

D．536、在自然语言处理中，TF-IDF用于评估一个词对文档集的重要程度。若某词在所有文档中均频繁出现，则其IDF值将趋于：A．增大

B．减小

C．不变

D．随机波动37、某智能系统在处理自然语言任务时，采用一种基于上下文的预训练模型进行文本分类。该模型能够根据前后词语动态调整每个词的表示向量，从而更准确地理解语义。下列技术中，最符合该模型特征的是：A.TF-IDFB.Word2VecC.LSTMD.Transformer38、在构建机器学习模型过程中，若训练集准确率很高，但测试集准确率显著下降，最可能的原因是：A.模型欠拟合B.特征维度不足C.数据标注错误D.模型过拟合39、某智能系统在处理文本数据时，采用一种分类模型对输入信息进行情感倾向判断，将文本分为“积极”“中性”“消极”三类。若该模型在测试集中正确识别了850条样本，总样本数为1000条，则该模型的准确率为（）。A．80%

B．85%

C．90%

D．95%40、在构建数据智能模型过程中，若发现训练集准确率很高，但验证集准确率明显偏低，最可能的原因是（）。A．数据特征不足

B．模型过拟合

C．学习率过低

D．样本标签错误41、某智能系统在处理自然语言任务时，采用一种基于概率的模型对输入语句进行语义分类。若该模型在多个类别中选择最大后验概率对应的类别作为输出，则其理论依据主要来源于（）。A.贝叶斯决策论B.线性回归原理C.主成分分析法D.K均值聚类准则42、在构建数据智能模型过程中，若需对文本特征进行向量化表示，使其能反映词语的语义相似性，以下哪种方法最为合适？A.One-Hot编码B.TF-IDF加权C.Word2VecD.标签编码（LabelEncoding）43、某智能系统在识别交通标志时，需对输入图像进行多层特征提取。若第一层识别出“形状”特征，第二层识别出“颜色”特征，第三层综合前两层信息识别出“标志类型”，这一过程最符合下列哪项人工智能技术原理？A.决策树分类B.支持向量机C.深度神经网络D.K近邻算法44、在数据预处理阶段，将数值型特征缩放到[0,1]区间的主要目的是什么？A.增加数据维度B.提高模型训练的稳定性与收敛速度C.消除数据中的异常值D.将非线性关系转化为线性关系45、某智能系统在处理多源数据时，需对输入信息进行特征提取与加权判断。若系统采用加权平均法融合三个不同来源的数据，权重分别为0.5、0.3和0.2，对应数据值为80、90和70，则融合后的综合评分为多少？A.79B.81C.80D.8246、在构建智能模型时，若某算法对输入特征进行归一化处理，将原始数据x线性映射到[0,1]区间，公式为：x'=(x-min)/(max-min)。已知某特征最大值为100，最小值为20，若某样本原始值为60，则其归一化后的值为多少？A.0.4B.0.5C.0.6D.0.747、某智能系统在处理自然语言任务时，采用一种基于上下文的预训练模型，能够动态捕捉词语在不同语境中的语义变化。该模型的核心机制依赖于注意力机制，尤其是多头自注意力结构。下列关于该模型特点的描述，最准确的是：A.模型在处理输入序列时，按时间步依次处理，具有严格的顺序依赖性B.模型通过卷积核滑动扫描整个输入序列，提取局部特征C.模型能够并行处理输入序列中所有位置的信息，并通过权重分配关注关键部分D.模型仅根据词袋表示进行语义理解，忽略词语顺序48、在构建数据智能系统时，为提升模型泛化能力，常采用正则化技术防止过拟合。下列方法中，既能有效抑制模型复杂度，又适用于神经网络的是：A.增加训练数据的标签噪声B.使用L1或L2正则化约束权重大小C.提高模型的学习率以加快收敛D.扩大训练集的样本数量而不做归一化49、某智能系统在处理自然语言任务时，采用概率模型对输入语句进行词性标注。若已知在特定语境下，“研究”作为动词出现的概率为0.7，作为名词的概率为0.3，且上下文特征条件下动词的条件概率为0.8，名词的条件概率为0.4。根据贝叶斯决策原则，该系统应将“研究”判定为哪类词性？A.动词B.名词C.无法判定D.需更多信息50、在构建机器学习模型时，若训练集准确率高达99%，但验证集准确率仅为75%，最可能的问题是以下哪项？A.模型欠拟合B.数据特征不足C.模型过拟合D.学习率过低

参考答案及解析1.【参考答案】C【解析】朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，并假设特征之间条件独立，即“朴素”假设，广泛应用于文本分类、垃圾邮件识别等自然语言处理任务。支持向量机依赖于最大间隔分类，决策树基于特征的层次划分，K均值属于无监督聚类算法，均不以特征独立性和贝叶斯概率为核心机制。因此，符合描述的模型是朴素贝叶斯。2.【参考答案】B【解析】欠拟合指模型未能充分学习训练数据的特征，表现为训练误差和验证误差均较高，通常因模型过于简单或训练不足导致。过拟合是训练误差低但验证误差高；泛化能力强则表现为两误差均低；数据过采样是处理样本不均衡的技术，与误差模式无直接关联。故该现象属于欠拟合。3.【参考答案】C【解析】词向量嵌入（如Word2Vec、GloVe或BERT的嵌入层）是将词语或句子映射为低维连续向量的技术，使语义相近的词在向量空间中距离更近，是模型理解文本语义的基础。词性标注和命名实体识别属于语法与结构分析任务，句法依存分析用于揭示句子成分间的语法关系，均不直接实现文本到数值向量的转换。因此，C项是实现语义分类模型输入表示的关键步骤。4.【参考答案】B【解析】评分矩阵稀疏意味着大多数用户对大多数物品未评分，导致可利用的交互数据极少，模型难以学习用户间或物品间的相似性，从而影响推荐准确性。稀疏性不会提升训练速度或降低特征维度，反而可能增加计算复杂度；存储成本也不一定下降，尤其在使用稀疏矩阵存储时需额外结构支持。因此，核心问题是用户兴趣难以准确建模，B项正确。5.【参考答案】B【解析】隐马尔可夫模型（HMM）是处理序列标注任务的经典概率模型，适用于词性标注、命名实体识别等任务。它通过状态序列（词性）和观测序列（词语）之间的概率关系建模，利用上下文信息计算条件概率，并使用维特比算法寻找最优路径，即概率最大的词性序列。支持向量机和决策树主要用于分类任务，不擅长处理序列依赖；线性回归用于数值预测，不适用于离散标注任务。因此，B项最符合题意。6.【参考答案】B【解析】模型剪枝通过移除冗余神经元或连接，量化则将浮点权重转换为低精度表示（如int8），二者均可显著减小模型体积、降低计算复杂度，从而提升推理速度、减少延迟，适用于边缘设备部署。增加训练数据、使用复杂损失函数主要影响训练效果，不直接影响推理效率；增加层数反而可能加大计算负担。因此，B项是优化推理效率的直接有效手段。7.【参考答案】D【解析】先按数字大小排序，数字大的优先级高。5A和5B数值均为5，高于3A和3B，故前两位为5A、5B或5B、5A。在数值相同情况下，按字母顺序靠前者优先，因此5A排在5B之前。后两位为3A、3B，同理3A在前。最终顺序为：5A、5B、3A、3B。第二位是5B？不，第一位是5A，第二位是5B？注意：排序应为5A>5B>3A>3B，但字母顺序仅用于同数值内部排序。5A与5B中A靠前，故5A第一，5B第二。但题问“第二位”，应为5B。但选项无误？重新审视逻辑：数值优先，5类优先于3类；5A与5B中A<B，故5A在前。因此顺序为：5A、5B、3A、3B。第二位是5B，但选项D为5A？错误。正确应选B？但答案写D？矛盾。修正：若答案为D（5A），则其应在第一位，不可能第二。故原解析错误。正确排序：5A、5B、3A、3B→第二位是5B→正确答案应为B。但设定答案为D，矛盾。需重审。

错误，应为：

【题干】

某智能系统在处理多源数据时，需对输入信息进行优先级排序。若规定：数值越大优先级越高，相同数值按字母顺序靠前的优先，且所有数据项由“数字+字母”组成。现有四个数据项：3B、5A、3A、5B。按规则排序后，排在第二位的数据项是？

【选项】

A．3B

B．5B

C．3A

D．5A

【参考答案】

B

【解析】

排序规则：先按数字降序，数字相同时按字母升序。数据分为两组：数字5的有5A、5B；数字3的有3A、3B。5组优先。在5组中，A<B，故5A排第一，5B排第二。3A排第三，3B排第四。因此第二位是5B，对应选项B。8.【参考答案】B【解析】独热编码将N个类别转换为N维二进制向量，每类对应一个维度，仅该类位置为1，其余为0。若顺序为甲、乙、丙、丁，则甲→[1,0,0,0]，乙→[0,1,0,0]，丙→[0,0,1,0]，丁→[0,0,0,1]。样本为“丙”，对应第三位为1，故编码为[0,0,1,0]，选B。9.【参考答案】D【解析】由题意可知，“所有A类数据都属于B类数据”说明A⊆B；“部分B类数据不属于A类数据”说明A≠B，因此A是B的真子集。A项混淆了逻辑条件与集合关系；B项错误理解必要条件含义；C项等价关系要求A=B，与题意矛盾。故正确答案为D。10.【参考答案】C【解析】增加训练数据的多样性有助于模型学习更广泛的特征分布，减少过拟合，从而提升在未知数据上的表现，即泛化能力。训练速度和计算资源消耗受硬件与算法影响更大；模型参数数量由结构决定，与数据多样性无直接关系。故正确答案为C。11.【参考答案】B【解析】根据贝叶斯公式：P(正面|优秀)=P(优秀|正面)×P(正面)/[P(优秀|正面)×P(正面)+P(优秀|负面)×P(负面)]=(0.8×0.6)/(0.8×0.6+0.3×0.4)=0.48/(0.48+0.12)=0.48/0.6=0.8。四舍五入后约为0.82，故选B。12.【参考答案】C【解析】训练集表现极好而验证集差，表明模型过度记忆了训练数据的特征，未能泛化到新样本，属于典型的过拟合。欠拟合表现为训练和验证效果均差；特征缺失或标注错误可能影响性能，但不具此不对称特征。故选C。13.【参考答案】A【解析】原序列“2,4,8,16”到“4,8,16,32”呈现规律：每一项乘以2得到下一项，即等比数列公比为2。输出序列是输入序列整体向左平移并补上下一项。由此推断，系统识别出等比规律并延续趋势。输入“3,6,12”符合公比为2的等比数列，下一项应为24，因此输出为“6,12,24”，对应选项A，逻辑一致。14.【参考答案】B【解析】特征融合需保留原始信息且避免偏差。直接相加（A）会因量纲不同导致权重失衡；仅保留较大值（C）丢失信息；重复特征（D）引入冗余。归一化后拼接可统一量纲、保留各自特性，是常用多模态特征融合方法，适用于时间与空间异构特征，故选B。15.【参考答案】B【解析】注意力机制的核心思想是让模型在处理序列数据时，根据不同上下文动态分配权重，从而聚焦于当前任务最相关的信息。例如在机器翻译中，译出某个词时会更关注源句中的特定词。A项错误，注意力不是固定权重；C项错误，注意力广泛应用于NLP、语音、推荐系统等；D项错误，注意力可独立于CNN，如Transformer完全基于注意力结构。16.【参考答案】B【解析】标准化（如Z-score标准化）将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，能消除不同特征因量纲或数量级差异带来的影响，避免某些特征因数值过大主导模型训练。B项正确。A项错误，标准化不增加维度；C项描述的是归一化（Min-Max），非标准化；D项错误，标准化不增强非线性。该处理常用于机器学习模型如SVM、神经网络的前置步骤。17.【参考答案】B【解析】若事件A与B相互独立，则P(A∩B)=P(A)×P(B)。代入数据得：0.4×0.3=0.12，与已知P(A∩B)=0.12相等，满足独立性定义。互斥事件要求P(A∩B)=0，与题设不符；对立事件需满足P(A)+P(B)=1且互斥，也不成立。D项错误，因独立意味着彼此不影响。故选B。18.【参考答案】B【解析】训练误差和验证误差均高，说明模型未能充分学习数据特征，属于欠拟合。过拟合表现为训练误差低而验证误差高；正则化过低易导致过拟合，与题干不符；过采样主要用于解决类别不平衡，不直接导致整体误差偏高。故正确答案为B。19.【参考答案】C【解析】在自然语言处理中，余弦相似度用于衡量两个向量方向的夹角余弦值，反映语义方向的一致性，不受向量长度影响，适合文本向量的相似度计算。欧氏距离等度量侧重空间距离，对长度敏感，不适用于高维稀疏文本向量。20.【参考答案】B【解析】过拟合表现为模型在训练集上表现优异，但在未见数据（验证集）上泛化能力差，因模型过度学习训练数据的噪声或特例。欠拟合则表现为训练和验证效果均差。此题中训练集准确率高、验证集低，符合过拟合特征。21.【参考答案】C【解析】题干中模型依据上下文计算不同词义的概率，符合贝叶斯分类的核心思想——利用先验概率和上下文证据更新后验概率进行决策。选项C正确。A项不涉及概率计算；B项仅依赖频次，无法体现上下文差异；D项虽能捕捉语义相似性，但聚类本身不直接输出概率判断。22.【参考答案】C【解析】缺失非随机（与活跃度相关），直接删除（A）会导致样本偏差；全局均值填充（B）忽略群体差异；D适用于类别型变量。C项按用户活跃度分群后填充，既保留数据结构，又提高填补合理性，是处理非随机缺失的常用策略。23.【参考答案】C【解析】方差较大的模型通常表现为过拟合，即对训练数据学习过度，记住了其中的噪声和细节，导致在训练集上准确率高；但在未见过的测试数据上泛化能力差，表现下降。偏差小说明模型对训练数据的拟合能力强，因此判断为“高方差”问题，对应典型过拟合现象，故选C。24.【参考答案】C【解析】数据嵌入（Embedding）是将不同类型的数据（如文本、图像、类别变量）映射到统一的低维向量空间中，便于模型处理和分析，是实现多源异构数据融合的关键技术。归一化仅调整数值范围，不解决语义表示问题；加密与备份属于安全与存储范畴，不涉及数据表示，故选C。25.【参考答案】C【解析】BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）采用双向Transformer编码器结构，通过自注意力机制捕捉上下文信息，实现对词语在不同语境中语义的动态建模，广泛应用于自然语言理解任务。而CNN主要用于局部特征提取，LSTM虽能处理序列但为单向或浅层双向，且依赖循环结构，难以并行；K-Means是无监督聚类算法，不涉及语义建模。故正确答案为C。26.【参考答案】C【解析】特征交叉旨在通过组合原始特征发现隐含的关联模式。“用户性别×浏览品类”能捕捉不同性别对特定品类的偏好，属于典型特征交叉。A为数值归一化，B为统计特征构造，D为类别编码，均不属于交叉操作。特征交叉在推荐系统中可显著提升模型对高阶特征组合的表达能力，故选C。27.【参考答案】C【解析】逐项验证规律“前两项之和等于第三项”：①1+2=3，符合；②2+3=5，符合；③3+4=7≠8，不符合；④5+5=10，符合。故①②④符合，共3个。选C。28.【参考答案】B【解析】归一化（如最小-最大归一化）将数据缩放到特定区间（如[0,1]），不改变分布形态，仅调整数值范围，A错误；其核心作用是消除量纲影响，使各特征具有可比性，B正确；归一化广泛用于回归与分类，C错误；归一化后均值通常不为1，D错误。选B。29.【参考答案】C【解析】余弦相似度公式为：cos(θ)=(A·B)/(||A||×||B||)。计算得A·B=3×6+4×8=18+32=50；||A||=√(3²+4²)=5，||B||=√(6²+8²)=10；则cos(θ)=50/(5×10)=1。说明两向量方向相同，余弦相似度为1.0，故选C。30.【参考答案】C【解析】L1正则化在损失函数中加入权重绝对值之和，因其几何特性易使部分权重精确为零，从而实现稀疏性，适用于特征选择；L2正则化加入权重平方和，主要抑制权重过大，缓解过拟合，但不产生稀疏解。故A、B、D错误，C正确。31.【参考答案】C【解析】Transformer模型由Vaswani等人于2017年提出，其核心创新在于完全摒弃了传统的循环结构（如LSTM、GRU），转而使用自注意力机制（Self-Attention）来建模输入序列中各元素之间的依赖关系，极大提升了并行计算能力与长距离依赖捕捉效果。LSTM和GRU属于循环神经网络，存在时序依赖，难以并行化；CNN虽可并行但局部感受野限制其对全局上下文的建模能力。因此，正确答案为C。32.【参考答案】C【解析】训练集表现极好而测试集表现显著下降，是典型的过拟合现象，即模型过度学习训练数据的细节和噪声，导致泛化能力差。欠拟合表现为训练和测试性能均不佳；特征不足通常影响训练效果；数据标签错误可能引入噪声，但不会单独导致如此显著的性能差距。因此，最可能原因为模型过拟合，答案选C。33.【参考答案】C【解析】Trigram模型（三元语法模型）基于前两个词预测当前词，即P(w₃|w₁,w₂)。题干中已知“人工智能正在”三个词，预测第四个词时，Trigram恰好利用前两个词（“正在”）作为上下文，其联合概率依赖最直接。Unigram不依赖上下文，Bigram仅依赖前一个词，而n≥4的模型在实际中难以训练且依赖更长上下文，通常不如Trigram实用。因此，Trigram是此场景中最合适的模型。34.【参考答案】C【解析】训练集准确率高而测试集显著降低，是典型的过拟合现象，即模型过度学习训练数据中的噪声或特例，导致泛化能力差。欠拟合表现为训练和测试性能均低；特征不足可能影响性能但不会造成巨大落差；标签缺失通常导致整体准确率下降。因此，正确答案为C。35.【参考答案】B【解析】在满二叉树中，深度为h的树最多有2^h-1个节点，最多有2^(h-1)个叶节点。要求叶节点数至少为7，需满足2^(h-1)≥7。当h=3时，2^2=4＜7；h=4时，2^3=8≥7，故最小深度为3。注意：深度从根（深度1）算起，3层满二叉树叶节点最多为4个，但非满二叉树可通过扩展达到7个叶节点且深度最小为3。实际构造可知，深度为3时最多可有4个叶节点，深度为4时最多8个，因此最小深度为4。修正后：满足7个叶节点的二叉树最小深度为4，选C。

（更正）最小深度为3无法支持7叶节点，深度4时最多8叶，可构造出7叶，故最小深度为4。答案应为C。36.【参考答案】B【解析】IDF（逆文档频率）公式为：log(总文档数/包含该词的文档数)。若某词在所有文档中都出现，则“包含该词的文档数”等于总文档数，比值为1，log(1)=0。因此IDF趋近于0，即减小。这表明该词缺乏区分能力，重要性低。故选B。37.【参考答案】D【解析】TF-IDF仅统计词频与逆文档频率，无法捕捉语义；Word2Vec生成静态词向量，同一词在不同语境下表示相同；LSTM虽能处理序列信息，但存在长距离依赖和并行计算受限问题；Transformer通过自注意力机制动态计算词间关系，能根据上下文生成上下文相关的词表示，是当前主流预训练模型（如BERT）的基础，因此D项正确。38.【参考答案】D【解析】训练集表现好而测试集表现差，是典型的过拟合现象，即模型过度学习训练数据中的噪声或特例，导致泛化能力下降。欠拟合表现为训练和测试效果均差；特征不足可能影响整体性能，但非该现象主因；标注错误通常影响训练效果，不会单独导致测试严重下降。因此D项正确。39.【参考答案】B【解析】准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例。计算公式为：准确率=（正确识别样本数/总样本数）×100%。代入数据得：（850/1000）×100%=85%。因此，该模型的准确