2025年大四（人工智能）自然语言处理基础试题

2025年大四（人工智能）自然语言处理基础试题

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种模型是自然语言处理中经典的词向量模型？（）A.CNNB.RNNC.Word2VecD.GPT2.在自然语言处理中，用于文本分类的常用算法是（）A.K近邻算法B.朴素贝叶斯算法C.决策树算法D.以上都是3.以下哪个不是自然语言处理中的预训练模型？（）A.BERTB.ELMoC.ResNetD.GPT-34.自然语言处理中，处理文本序列的循环神经网络是（）A.LSTMB.GRUC.两者都是D.两者都不是5..计算两个文本之间相似度的常用方法是（）A.余弦相似度B.欧氏距离C.曼哈顿距离D.切比雪夫距离6.对于自然语言处理中的情感分析任务，通常输出的类别不包括（）A.积极B.消极C.中性D.复杂第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共20分）答题要求：本大题共5空，每空4分。请在横线上填写正确答案。1.自然语言处理中的词法分析主要包括______、______等任务。2.循环神经网络中的长短期记忆网络（LSTM）通过引入______、______和输出门来解决梯度消失和梯度爆炸问题。3.在自然语言处理中，预训练模型的主要优点是可以利用大规模文本数据学习到丰富的______。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共2题，每题10分。简要回答问题。1.简述自然语言处理中命名实体识别的主要步骤。2.说明在自然语言处理中，使用词袋模型的优缺点。四、材料分析题（共15分）材料：在自然语言处理的文本生成任务中，常常会使用到基于注意力机制的模型。注意力机制可以让模型在生成文本时，更加关注输入文本中的不同部分。例如，在生成一篇关于旅游的文章时，模型可以根据输入文本中提到的景点、美食等信息，有针对性地生成相关内容。问题：请分析注意力机制在文本生成任务中的作用，并举例说明它是如何提高生成文本的质量的。（150字左右）作答区域：五、综合应用题（共15分）材料：现有一段电影评论文本：“这部电影剧情拖沓，演员表演也很生硬，完全没有达到我的预期。”问题：请使用自然语言处理技术，对这段文本进行情感分析，并说明你所采用的方法和依据。（150字左右）作答区域：答案：1.C2.D3.C4.C5.A6.D二、1.分词、词性标注2.输入门、遗忘门3.语言知识三、1.命名实体识别主要步骤：首先进行文本预处理，包括分词等；然后利用命名实体识别模型，基于统计特征、机器学习算法等来识别出人名、地名、组织名等实体；最后进行后处理，如消除重叠等。2.优点：简单直观，易于理解和实现；能有效表示文本的语义内容。缺点：无法考虑词序信息；会丢失文本的语法和语义结构；高维稀疏向量计算效率低。四、注意力机制在文本生成任务中能让模型根据输入文本不同部分生成对应内容。如生成旅游文章时根据景点、美食等信息针对性生成。它提高了生成文本质量，因为能聚焦关键信息，使生成内容更贴合输入，避免无关内容，使生成文本更准确、丰富且有针对性。五、这段文本情感倾向为消