2025年大学人工智能技术应用（自然语言处理）试题及答案

2025年大学人工智能技术应用（自然语言处理）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）（总共6题，每题5分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）w1.以下哪种模型在自然语言处理中主要用于文本分类任务？A.循环神经网络（RNN）B.卷积神经网络（CNN）C.支持向量机（SVM）D.隐马尔可夫模型（HMM）w2.在词向量表示中，词袋模型的主要缺点是？A.无法表示词的顺序B.计算复杂度高C.对低频词敏感D.无法处理多义词w3.以下哪个是自然语言处理中常用的预训练模型？A.GPT-3B.ResNetC.VGGD.DenseNetw4.机器翻译任务中，通常使用的评价指标是？A.准确率B.召回率C.F1值D.BLEU值w5.自然语言处理中的情感分析主要是判断文本的？A.语法正确性B.情感倾向C.语义相似度D.主题类别w6.在处理长文本时，哪种模型结构更具优势？A.简单递归神经网络B.门控循环单元（GRU）C.长短时记忆网络（LSTM）D.前馈神经网络第II卷（非选择题共70分）w7.（10分）简述自然语言处理中词法分析的主要任务及常用方法。w8.（15分）请解释深度学习中的注意力机制在自然语言处理中的作用，并举例说明。w9.（15分）材料：在一个新闻分类系统中，有一批新闻文本数据，包含政治、经济、体育、娱乐等多个类别。任务：请设计一个基于机器学习的新闻分类方案，说明使用的算法及步骤。w10.（20分）材料：当前社交媒体上存在大量的虚假信息传播，给社会带来不良影响。需要开发一个自然语言处理系统来检测虚假新闻。问题：请阐述你会采用哪些技术和方法来构建这样的系统，包括数据收集与预处理、模型选择与训练等方面。w11.（20分）材料：随着智能客服的发展，需要提高客服系统对用户问题的理解和回答能力。问题：请描述如何运用自然语言处理技术优化智能客服系统，包括对话管理、意图识别、答案生成等环节。答案：w1.Cw2.Aw3.Aw4.Dw5.Bw6.Cw7.词法分析主要任务包括分词、词性标注、命名实体识别等。常用方法有基于规则的方法，通过编写词法规则进行分析；基于统计的方法，利用大量语料库统计词的出现规律等；还有基于机器学习的方法，如隐马尔可夫模型等进行词性标注等任务。w8.注意力机制在自然语言处理中用于聚焦文本中的关键部分，增强模型对重要信息的捕捉。例如在机器翻译中，使模型关注源语言中与目标语言翻译更相关的词，提高翻译准确性。在文本生成中，能让模型根据输入文本重点生成合适内容。w9.可使用朴素贝叶斯算法。步骤为：首先对新闻文本进行特征提取，如提取关键词等；然后对训练数据进行统计，计算每个类别中特征的概率；接着构建朴素贝叶斯模型；最后对新的新闻文本提取特征，利用模型计算属于各个类别的概率，将其分到概率最大的类别。w10.数据收集与预处理：收集真实和虚假新闻数据，清理、标注数据。模型选择与训练：可选用深度学习模型如卷积神经网络等，先预训练，再用标注数据微调。还可结合特征工程，提取文本特征。利用分类算法判断新闻真假，通过交叉验证等评估模型性能，不断优化。w11.对话管理：采用对话状态跟踪技术，记录用户对话历史。意图识别：运用自然语言理解