1月人工智能基础考试题（含参考答案）解析

1月人工智能基础考试题（含参考答案）解析一、单选题（共20题，每题1分，共20分）1.以下关于端到端的问答系统说法错误的是：A、可以通过基于深度学习的方法来实现。B、无需人工编写大量模板。C、中间的过程类似于黑盒操作。D、中间的过程类似于白盒操作。正确答案：D答案解析：端到端的问答系统可以通过基于深度学习的方法实现，无需人工编写大量模板，其中间过程类似于黑盒操作，对内部具体实现细节难以清晰洞察，而不是白盒操作，白盒操作意味着对内部过程完全透明可了解，这不符合端到端问答系统中间过程的特点，所以选项D说法错误。2.（）是指模型的描述能力太弱，以至于不能很好地学习到数据中的规律。A、模型退化B、欠拟合C、过拟合D、梯度爆炸正确答案：B答案解析：欠拟合是指模型的描述能力太弱，以至于不能很好地学习到数据中的规律。当模型存在欠拟合时，它在训练数据和测试数据上的表现都较差，不能准确地捕捉数据的特征和模式。而模型退化通常是指模型在训练过程中出现性能下降等其他问题；过拟合是指模型对训练数据过度拟合，在测试数据上表现不佳；梯度爆炸是指在深度神经网络训练过程中梯度值变得非常大，导致模型无法正常训练。所以答案选B。3.在卷积神经网络中，能让隐层的神经元以一定的概率不被激活的方法是（）。A、connectingB、convolutionC、maxpoolingD、dropout正确答案：D答案解析：Dropout是一种在卷积神经网络中常用的正则化方法，它会以一定概率随机将隐层神经元的输出设置为0，即不被激活，从而防止模型过拟合。而connecting不是卷积神经网络中的标准操作；convolution是卷积操作，主要用于提取特征；maxpooling是池化操作，用于下采样。所以能让隐层的神经元以一定概率不被激活的方法是dropout。4.下列不属于基于深度学习的去噪方法的为？A、DnCNNsB、FFDNetC、MPRNetD、BM3D正确答案：D答案解析：BM3D是基于传统的块匹配和三维滤波的去噪方法，不属于基于深度学习的去噪方法。而DnCNNs、FFDNet、MPRNet均是基于深度学习的去噪网络。5.关于KBQA的主流方法，以下描述错误的是：A、基于模板的方法在工业场景中得到广泛应用。B、逻辑表达式是区别于语义解析方法与模板匹配方法的根本差异。C、基于语义解析的方法首先要对自然语言进行语法的分析，将其转换成逻辑表达式。D、基于深度学习的方法不能实现端到端的问答。正确答案：D答案解析：基于深度学习的方法可以实现端到端的问答，它直接从自然语言问题中学习特征并预测答案，不需要像传统方法那样进行复杂的语法分析、语义解析等中间步骤。选项A，基于模板的方法在工业场景中由于其简单易实现等特点得到广泛应用；选项B，逻辑表达式确实是语义解析方法区别于模板匹配方法的关键差异；选项C，基于语义解析的方法通常先对自然语言进行语法分析并转换为逻辑表达式来进行后续处理。所以描述错误的是D。6.以下哪种词向量模型是动态词向量模型A、BOWB、Word2vecC、GloVeD、ELMo正确答案：D7.下列属于不规则文本识别的数据集为？A、IIITKB、SVTC、IC13D、IC15正确答案：D8.BERT预训练任务中，有关N-gram掩码和原始掩码语言模型（MLM）的难度关系，下列哪个描述是正确的A、难度一样B、N-grammasking比MLM难C、MLM比N-grammasking难D、无法比较正确答案：B9.（）是基于LeNet，但使用了更多的卷积层和参数来拟合大规模的ImageNet数据集。A、VGGB、AlexNetC、ResNetD、DenseNet正确答案：B10.以下不属于短语映射方法的是：A、实体映射B、本体映射C、基于语义相似度的映射D、字符串相似度映射正确答案：A答案解析：短语映射方法主要包括基于语义相似度的映射、本体映射、字符串相似度映射等。实体映射不属于短语映射方法。11.对“Thekidruns”使用ngram后得到“Thekid”，“kidruns”A、UnigramB、BigramC、TrigramD、Quadrigrams正确答案：B12.正确的问答系统流程是：A、问句分析，消歧，短语映射，查询构建B、问句分析，短语映射，消歧，查询构建C、短语映射，消歧，问句分析，查询构建D、问句分析，查询构建，短语映射，消歧正确答案：B答案解析：正确的问答系统流程首先是对问句进行分析，了解问句的语义等信息；接着进行短语映射，将问句中的关键短语映射到相应的资源等；然后进行消歧，消除可能存在的歧义；最后构建查询，以便从相关数据中获取答案。所以流程是问句分析，短语映射，消歧，查询构建，答案选B。13.以下哪种中文分词算法在MSR语料库上的标准化评测结果最好A、完全切分B、正向最长匹配C、逆向最长匹配D、二元语法正确答案：D答案解析：在MSR语料库上的标准化评测中，二元语法分词算法通常表现较好。二元语法考虑了相邻词之间的搭配关系，能够更准确地处理一些词与词之间存在特定组合关系的情况，相比完全切分、正向最长匹配和逆向最长匹配等方法，在综合性能上有优势。14.以下哪个任务通常不可以通过词向量实现A、词语类比B、中文分词C、单词相似性计算D、文本相似性计算正确答案：B答案解析：词向量可用于单词相似性计算、文本相似性计算以及词语类比等任务。通过计算词向量之间的相似度来衡量单词或文本的相似程度，以及进行词语类比推理等。而中文分词是将连续的中文文本按照词语边界进行分割的过程，词向量本身并不直接用于中文分词任务，通常是先进行分词得到词语后再构建词向量。15.有一组16x256x256(c,h,w)的特征图，一系列输出16通道特征图的DenseBlock，那么这组特征图在经过两次DenseBlock后，第三次输入DenseBlock的特征图通道数量是：A、16B、32C、48D、64正确答案：C16.以下关于逻辑表达式的说法错误的是：A、逻辑表达式是区别于语义解析方法与模板匹配方法的根本差异。B、逻辑表达式不适用于知识库的结构化查询方式。C、逻辑表达式适合查找知识库中的实体及实体关系等信息。D、逻辑表达式具备逻辑运算能力以及将原子级别的逻辑表达式组合成更复杂的逻辑表达形式的能力。正确答案：B答案解析：逻辑表达式是区别于语义解析方法与模板匹配方法的根本差异，A选项正确。逻辑表达式适合用于知识库的结构化查询方式，能方便地查找知识库中的实体及实体关系等信息，C选项正确，B选项错误。逻辑表达式具备逻辑运算能力以及将原子级别的逻辑表达式组合成更复杂的逻辑表达形式的能力，D选项正确。17.以下哪种单词表示方法不能较好的反映单词的语义信息A、ONE-HOTB、Word2vecC、GloVeD、ELMo正确答案：A答案解析：ONE-HOT编码是将单词表示为一个只有一个位置为1，其他位置为0的向量，这种表示方法非常稀疏，不能很好地反映单词的语义信息，它只是简单地对单词进行了分类标识，没有体现单词之间的语义关系等信息。而Word2vec、GloVe、ELMo等方法都能在一定程度上捕捉单词的语义信息，Word2vec通过训练词向量使得语义相近的词在向量空间中距离相近；GloVe基于全局词共现矩阵来学习词向量；ELMo则是基于上下文的动态词向量表示。18.（）通过残差块构建跨层的数据通道，是计算机视觉中最流行的体系架构。A、VGGB、AlexNetC、ResNetD、DenseNet正确答案：C答案解析：ResNet通过残差块构建跨层的数据通道，解决了深度神经网络在训练过程中的梯度消失和退化问题，是计算机视觉中非常流行的体系架构。VGG主要是通过堆叠卷积层来加深网络；AlexNet是深度学习中具有开创性的网络，但不是通过残差块构建跨层通道；DenseNet虽然也是一种优秀的网络结构，但题干描述的特征更符合ResNet。19.下列算法中减少了常用词的权重，增加了文档集合中不常用词的权重的是A、词频B、逆文档频率C、Word2VecD、隐狄利克雷分布正确答案：B答案解析：逆文档频率（InverseDocumentFrequency，IDF）的作用是减少常用词的权重，增加文档集合中不常用词的权重。词频（TF）主要是统计词在文档中的出现频率；Word2Vec是一种词向量模型；隐狄利克雷分布是一种主题模型，它们都没有这样的作用。20.词袋模型中综合考虑单词频次及独特性的统计指标是什么A、布尔词频B、TFC、IDFD、TF-IDF正确答案：D答案解析：词袋模型中，TF-IDF综合考虑了单词频次（TF）及独特性（IDF）。TF表示词频，即某个单词在文档中出现的频率；IDF表示逆文档频率，反映了单词在整个文档集合中的独特性。TF-IDF是TF和IDF的乘积，它能够衡量一个单词在某个文档中的重要程度，综合考虑了单词在文档中的出现次数以及在整个文档集合中的罕见程度。布尔词频只是简单地表示单词是否出现，没有考虑频次和独特性；TF只关注词频；IDF只关注独特性，均不符合题意。二、多选题（共10题，每题1分，共10分）1.传统的图像融合方法包括以下哪些？A、多尺度分解B、生成对抗网络C、稀疏表示和低秩表示D、形态学分析正确答案：ACD答案解析：传统的图像融合方法包括多尺度分解，它能在不同尺度下提取图像特征进行融合；稀疏表示和低秩表示可利用图像的稀疏性和低秩特性来实现融合；形态学分析通过形态学操作对图像进行处理以实现融合。而生成对抗网络属于深度学习方法，并非传统图像融合方法。2.视觉目标跟踪技术可用于以下哪些应用？A、安防监控B、无人机跟踪伺服C、图像的艺术风格化转换D、智能驾驶正确答案：ABD答案解析：视觉目标跟踪技术主要用于在视频序列中实时地跟踪特定目标的运动轨迹等。安防监控中可对特定人员或物体进行跟踪，保障安全；无人机跟踪伺服能让无人机追踪目标；智能驾驶里可对前方车辆、行人等目标进行跟踪以辅助驾驶决策。而图像的艺术风格化转换主要是关于图像风格的改变，与目标跟踪技术无关。所以答案是ABD。3.以下属于不规则文本识别的算法有？A、基于CTC的算法B、Sequence2Sequence算法C、基于校正的方法D、基于Attention的方法正确答案：CD4.关于行为识别技术，以下说法错误的是A、深度特征一直都比传统手工特征有优势B、行为识别的研究内容是对视频中的人进行检测识别C、行为识别的研究主要是研究人或动物的情绪变化D、卷积神经网络如AlexNet、VGG等可被用于行为识别的特征抽取正确答案：ABC答案解析：逐一分析各选项：-选项A：深度特征并非一直都比传统手工特征有优势，在不同场景和任务中各有优劣，该说法错误。-选项B：行为识别不仅仅是对视频中的人进行检测识别，还包括对行为动作、模式等的分析理解，该说法不准确。-选项C：行为识别主要侧重于分析人或动物的行为动作、活动模式等，而非主要研究情绪变化，该说法错误。-选项D：卷积神经网络如AlexNet、VGG等可被用于行为识别的特征抽取，该说法正确。5.以下哪些场景可以用到情感分析技术？A、关系抽取B、情感对话C、产品分析D、舆情监控正确答案：BCD答案解析：情感分析技术可用于分析文本中的情感倾向，在情感对话中能理解对话双方的情感态度；在产品分析中可了解用户对产品的评价和情感反馈；在舆情监控中能监测公众对特定事件或话题的情感倾向。而关系抽取主要是抽取实体之间的关系，并非直接进行情感分析，所以不选A。6.当前计算机视觉所面临的问题有（）。A、如何准确、高速地识别出目标。B、如何有效地增大存储容量，容纳足够细节的目标图像。C、如何有效地构造和组织出可靠的识别算法。D、目前，所建立的系统绝大多数只适用于某一特定环境或应用场合的专用系统，建立一个可与人类的视觉系统相比拟的通用视觉系统是非常困难的。正确答案：ABCD答案解析：选项A中准确、高速识别目标是计算机视觉面临的重要问题之一；选项B增大存储容量以容纳细节目标图像有助于更好地处理视觉信息；选项C构造可靠的识别算法是关键所在；选项D指出目前建立通用视觉系统困难，这也是计算机视觉面临的现状和问题。所以ABCD都是当前计算机视觉所面临的问题。7.在使用BiLSTM模型抽取实体时，需要用到以下哪些层：A、wordembedding层B、CRF层C、线性分类层D、BiLSTM层正确答案：ACD8.用于数据增广中图像混叠类有哪些？A、MixupB、RandErasingC、CutmixD、AutoAugment正确答案：AC答案解析：Mixup是将两张图像及其对应的标签按照一定比例进行线性组合，属于图像混叠类方法；Cutmix是通过在图像上随机截取一块区域，用另一张图像的对应区域替换，也是图像混叠类方法。而RandErasing是对图像进行随机擦除操作，不属于图像混叠；AutoAugment是自动搜索数据增广策略