上海市2023上海外国语大学人工智能数据工程中心技术开发人员招聘1人笔试历年参考题库典型考点附带答案详解(3卷合一)

[上海市]2023上海外国语大学人工智能数据工程中心技术开发人员招聘1人笔试历年参考题库典型考点附带答案详解(3卷合一)一、选择题从给出的选项中选择正确答案（共50题）1、以下哪项是自然语言处理中“词向量”技术的主要目标？A.将文本转换为图像格式进行存储B.将词汇用高维空间中的向量表示，以捕捉语义关系C.通过语音识别技术将口语转化为文字D.对文本进行语法结构分析并生成语法树2、在机器学习项目中，以下哪种情况最可能导致模型出现过拟合现象？A.训练数据量远大于模型参数数量B.使用L2正则化技术对模型进行约束C.模型在训练集上表现优异但在测试集上性能显著下降D.采用交叉验证方法评估模型性能3、下列词语中，加点字的注音完全正确的一项是：

A.隽永（juàn）木讷（nè）踽踽独行（jǔ）

B.翩跹（qiān）纨绔（kù）未雨绸缪（móu）

C.龃龉（jǔ）攻讦（jié）怙恶不悛（quān）

D.赧然（nǎn）酗酒（xiōng）睚眦必报（zì）A.AB.BC.CD.D4、下列句子中，没有语病的一项是：

A.由于采用了新技术，这个产品的质量得到了大幅度的增加。

B.他不仅学习成绩优秀，而且积极参加社会实践活动。

C.经过大家的共同努力，使这个问题得到了圆满解决。

D.我们要发扬和继承中华民族的优秀传统文化。A.AB.BC.CD.D5、随着人工智能技术的快速发展，数据工程在各行业中的作用日益凸显。以下关于数据预处理的说法中，哪一项是正确的？A.数据预处理的唯一目的是提高数据的可视化效果B.缺失值处理不属于数据预处理的范畴C.数据标准化和归一化是数据预处理中常见的步骤D.文本数据不需要进行预处理即可直接用于机器学习模型6、在自然语言处理任务中，词嵌入技术能够将词语映射为稠密向量。以下关于词嵌入特点的描述，哪一项是错误的？A.词嵌入可以捕捉词语之间的语义关系B.词嵌入向量的维度通常高于One-hot编码C.Word2Vec和GloVe是经典的词嵌入模型D.词嵌入能够缓解数据稀疏性问题7、在自然语言处理中，词向量技术能够将文本中的词语转换为计算机可以理解的数值向量。以下关于词向量主要特点的描述，正确的是：A.词向量能够完全保留词语在原始文本中的语法结构B.词向量的维度与词典大小呈正比关系C.相似的词语在向量空间中具有相近的向量表示D.词向量的训练过程不需要考虑上下文信息8、机器学习中的过拟合现象是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。下列哪种方法不能有效缓解过拟合？A.增加训练数据量B.使用更复杂的模型结构C.引入正则化项D.采用交叉验证方法9、下列有关人工智能发展阶段的描述，错误的是：A.符号主义人工智能基于逻辑推理和知识表示B.连接主义人工智能通过神经网络模拟人脑工作机制C.行为主义人工智能强调智能体与环境的交互学习D.目前人工智能已进入通用人工智能阶段，具备与人类等同的认知能力10、关于自然语言处理技术的应用，下列说法正确的是：A.词嵌入技术可将词汇映射为高维稀疏向量B.注意力机制能够提升模型对长文本的处理效率C.Transformer模型完全依赖卷积神经网络结构D.预训练语言模型无需标注数据即可完成特定任务训练11、人工智能技术发展过程中，数据工程扮演着重要角色。下列关于数据工程核心任务的描述，哪一项最能体现其在人工智能应用中的基础性作用？A.设计并优化神经网络结构以提升模型精度B.采集、清洗、标注数据，构建高质量训练集C.开发可视化界面以展示数据分析结果D.编写算法实现自然语言处理任务12、某研究团队需构建多语言文本数据集，用于训练跨语言语义分析模型。下列哪一措施对提升数据集的代表性和泛化能力帮助最小？A.从新闻、社交网络、学术论文等多元领域采集文本B.对部分数据添加噪声以模拟真实场景中的文本错误C.仅选取语法结构完全规范的文本作为样本D.平衡不同语言文本的数量及主题分布13、下列哪项关于人工智能技术中“迁移学习”的描述最准确？A.迁移学习是指模型在不同硬件平台间转移部署的过程B.迁移学习是指将已训练好的模型参数迁移到新任务中的学习方法C.迁移学习是指人工智能系统自动切换学习模式的技术D.迁移学习是指将数据从源领域复制到目标领域的过程14、在自然语言处理中，BERT模型的主要创新点体现在：A.采用卷积神经网络提取文本特征B.使用双向Transformer编码器理解上下文C.基于规则模板进行语义解析D.通过词袋模型实现文本分类15、人工智能技术中，自然语言处理（NLP）的核心任务之一是理解文本的语义。以下哪种方法主要用于捕捉词语之间的语义相似度？A.词频-逆文档频率（TF-IDF）B.独热编码（One-HotEncoding）C.词嵌入（WordEmbedding）D.主成分分析（PCA）16、在机器学习模型评估中，若一个分类模型在训练集上表现优异，但在测试集上性能显著下降，这种现象最可能的原因是？A.欠拟合（Underfitting）B.数据不平衡（DataImbalance）C.过拟合（Overfitting）D.特征冗余（FeatureRedundancy）17、下列关于自然语言处理（NLP）的描述，哪一项最准确地体现了当前技术发展的核心特征？A.主要依赖人工编写规则来处理语言结构B.完全依赖无监督学习技术进行语言建模C.以统计方法和深度学习相结合的方式处理语言D.仅使用基于词典的方法进行语义分析18、在机器学习中，关于训练集、验证集和测试集的划分，下列哪种说法最符合最佳实践原则？A.验证集用于最终模型评估，测试集用于参数调优B.训练集用于模型训练，验证集和测试集可以合并使用C.测试集应严格隔离，仅在最终评估时使用一次D.三个数据集可以随机交替使用以提高效率19、下列词语中，字形完全正确的一项是：A.度假村金榜提名美轮美奂B.水龙头谈笑风生悬梁刺股C.入场券甘败下风蛛丝马迹D.挖墙脚默守成规一筹莫展20、关于人工智能发展历程，下列说法正确的是：A.达特茅斯会议标志着人工智能作为独立学科的诞生B.专家系统是联结主义学派的代表性成果C.深度学习属于符号主义的研究范畴D.神经网络算法最早应用于计算机视觉领域21、随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）已成为关键研究领域。以下关于自然语言处理技术的描述，哪一项是正确的？A.自然语言处理仅关注文本的语法结构分析，不涉及语义理解B.词嵌入技术能够将词汇映射为高维空间中的向量，但无法表达词语间的语义关系C.注意力机制通过动态加权输入信息，显著提升了机器翻译等任务的性能D.循环神经网络（RNN）因无法处理长距离依赖问题，已被完全淘汰22、在人工智能领域中，机器学习模型的评估指标至关重要。关于分类任务的评估方法，下列哪一说法是错误的？A.准确率适用于类别分布均衡的数据集，但在不平衡数据中可能产生误导B.F1分数是精确率和召回率的调和平均数，能综合反映模型性能C.ROC曲线下的面积（AUC）越小，代表模型分类性能越优D.混淆矩阵可以直观展示模型分类结果的真假正例和假负例23、以下关于人工智能技术发展历程的描述，正确的是：A.人工智能的发展经历了从符号主义到连接主义的单一演进路径B.深度学习技术的突破主要依赖于计算能力和数据规模的提升C.专家系统属于基于规则的早期人工智能实现方式D.强化学习需要依赖大量标注数据进行模型训练24、在处理大规模数据时，以下哪种做法最符合数据工程的最佳实践：A.将所有数据集中存储在单个数据库中以保证一致性B.优先采用实时处理方式处理所有类型的数据C.根据数据特性和使用场景设计分层存储架构D.为提升处理速度，在数据采集阶段不做任何清洗操作25、以下关于人工智能技术发展现状的描述中，最符合当前技术趋势的是：A.人工智能已全面超越人类智能，并在所有领域实现自主决策B.人工智能目前仍处于弱人工智能阶段，专注于特定任务处理C.人工智能技术已完全解决自然语言理解中的语义歧义问题D.人工智能的发展主要依赖传统编程，无需大规模数据支撑26、在数据处理流程中，以下哪一环节是确保数据可用性的关键步骤？A.数据加密存储B.数据可视化展示C.数据清洗与预处理D.数据分布式传输27、上海外国语大学人工智能数据工程中心致力于推动多语言智能技术发展，以下关于该中心主要研究方向的描述，哪个最符合其跨学科融合的特点？A.专注于单一语种的语音识别技术优化B.重点研究计算机硬件性能提升方案C.开展语言学与人工智能的交叉研究D.主要进行传统教学方法的数字化转型28、在人工智能数据工程研究中，以下哪种数据处理方法最能保障多语言语料库的建设质量？A.仅收集单一来源的文本数据B.采用自动化清洗与人工校验相结合C.完全依赖机器翻译进行语料转换D.使用未经处理的原始网络数据29、某公司计划对人工智能系统的数据处理流程进行优化，现有两种改进方案：方案A可将处理速度提升30%，但会增加15%的能耗；方案B可将能耗降低20%，但会使处理速度下降10%。若当前系统的处理速度为100单位，能耗为50单位，以下哪项描述正确？A.仅采用方案A时，系统效率（处理速度与能耗的比值）会提升B.仅采用方案B时，系统效率会降低C.同时采用两种方案后，系统效率高于初始状态D.方案A对效率的提升幅度大于方案B对效率的降低幅度30、人工智能技术正日益融入社会各领域，以下关于人工智能伦理问题的描述正确的是：A.人工智能系统可以完全避免偏见和歧视B.数据隐私保护不属于人工智能伦理范畴C.算法透明度有助于提升人工智能系统的可信度D.人工智能决策无需考虑社会责任问题31、在处理自然语言时，以下哪种技术最适合用于识别文本中的情感倾向：A.光学字符识别B.情感分析C.机器翻译D.语音识别32、下列各句中，加点的成语使用恰当的一项是：

A.他在数据工程领域苦心孤诣二十年，终于取得了突破性进展

B.这个设计方案简直巧夺天工，完全超出了我们的预期

C.面对技术难题，我们要有破釜沉舟的决心，不能畏首畏尾

D.他的演讲绘声绘色，把复杂的算法原理讲得通俗易懂A.苦心孤诣B.巧夺天工C.破釜沉舟D.绘声绘色33、在人工智能领域，机器学习模型训练时需要处理大量数据。以下关于数据预处理的描述，哪项最能体现数据标准化的作用？A.将文本数据转换为数值型数据B.消除数据中的重复记录C.将不同量纲的数据转换到统一尺度D.填补数据集中的缺失值34、某研究团队在进行自然语言处理时，需要建立词向量模型。以下哪种方法最适合处理一词多义现象？A.独热编码B.TF-IDF加权C.Word2Vec的CBOW模型D.基于Transformer的BERT模型35、人工智能技术在自然语言处理领域取得了显著进展。以下关于自然语言处理技术的描述，哪一项是正确的？A.目前的人工智能系统已经完全掌握了人类语言的深层语义理解B.词嵌入技术可以将词语表示为高维空间中的向量C.神经网络模型在处理自然语言时不需要进行特征工程D.基于规则的方法在现代自然语言处理中已完全被深度学习取代36、在机器学习中，关于监督学习与非监督学习的区别，以下说法正确的是：A.监督学习需要标注数据，非监督学习不需要任何数据B.非监督学习只能用于聚类分析，不能用于降维C.监督学习的目标是通过已有标签的数据训练模型D.在半监督学习中，所有数据都带有明确的标签37、下列句子中，没有语病的一项是：

A.通过这次社会实践活动，使我们增强了团队合作意识

B.能否培养学生的思维能力，是衡量一节课成功的重要标准

-C.学校组织同学们参观了博物馆，大家都觉得受益匪浅

D.他那崇高的革命品质，经常浮现在我的脑海中A.通过这次社会实践活动，使我们增强了团队合作意识B.能否培养学生的思维能力，是衡量一节课成功的重要标准C.学校组织同学们参观了博物馆，大家都觉得受益匪浅D.他那崇高的革命品质，经常浮现在我的脑海中38、下列各句中，加点的成语使用恰当的一项是：

A.他在这次演讲比赛中获得一等奖，真是当之无愧

B.王老师对我们要求严格，经常吹毛求疵

C.这部小说情节曲折，人物形象栩栩如生，真可谓不刊之论

D.他做事总是三心二意，朝三暮四A.当之无愧B.吹毛求疵C.不刊之论D.朝三暮四39、人工智能技术中，机器学习算法根据训练数据是否有标签可分为监督学习和无监督学习。以下关于这两种学习方式的描述，正确的是：A.监督学习需要大量已标注数据，而无监督学习完全不需要数据标签B.监督学习只能处理分类问题，无监督学习只能处理聚类问题C.在半监督学习中，训练数据同时包含标注和未标注样本D.强化学习属于无监督学习的一种特殊形式40、自然语言处理中，词嵌入技术能够将词语映射为稠密向量。下列关于词向量特点的说法，错误的是：A.相似的词在向量空间中位置接近B.词向量可以捕捉词语之间的语义关系C.one-hot编码是最优的词向量表示方法D.词向量维度通常远小于词典大小41、下列关于人工智能在自然语言处理领域的应用，说法正确的是：A.自然语言处理仅关注文本的语法结构分析B.情感分析不属于自然语言处理的研究范畴C.机器翻译技术完全不需要依赖深度学习算法D.命名实体识别可以识别文本中的人名、地名等特定信息42、关于大数据处理中的ETL过程，以下描述错误的是：A.ETL是指抽取、转换、加载的数据处理过程B.数据转换阶段需要对数据进行清洗和规范化C.数据加载阶段仅支持全量更新模式D.ETL过程有助于提高数据质量和可用性43、人工智能的发展离不开海量数据的支持。下列关于数据在人工智能中作用的描述，正确的是：A.数据质量对人工智能模型性能没有影响B.数据量越大，人工智能模型性能一定越好C.数据标注的准确性会影响监督学习的效果D.无标注数据不能用于任何人工智能训练44、自然语言处理是人工智能的重要分支。以下关于自然语言处理技术的说法，错误的是：A.词向量技术能够将词语表示为数值向量B.注意力机制可以帮助模型关注输入中的重要部分C.所有自然语言处理任务都需要完整的语法分析D.预训练语言模型可以通过微调适应特定任务45、在人工智能领域，机器学习模型训练过程中，以下哪种方法主要用于解决模型过拟合问题？A.增加训练数据量B.提高模型复杂度C.减少特征数量D.早停法46、关于自然语言处理中的词向量技术，下列说法正确的是：A.One-hot编码能有效表达词语间的语义关系B.Word2Vec得到的词向量具有线性类比关系C.词袋模型可以捕捉词语的顺序信息D.TF-IDF值随文档长度增加而单调递增47、下列哪项关于人工智能的描述最能体现其“数据工程”应用的特点？A.通过算法模拟人类情感交流，实现智能客服对话B.基于海量用户行为数据优化商品推荐系统C.利用传感器实时监测机械臂运动轨迹并自动校准D.通过语音识别技术将会议内容转为文字记录48、某研究团队需开发一个多语言文本分析工具，要求能自动识别语法错误并生成修改建议。该工具最可能依赖以下哪种技术组合？A.知识图谱与图像识别B.神经网络与规则引擎C.区块链与分布式存储D.虚拟现实与传感器融合49、下列句子中，没有语病的一项是：A.通过这次社会实践活动，使我们开阔了视野，增长了见识。B.能否坚持锻炼身体，是保持健康的重要因素。C.他对自己能否考上理想的大学充满了信心。D.学校开展了丰富多彩的课外活动，充实了同学们的课余生活。50、下列关于人工智能发展历程的表述，正确的是：A.人工智能的概念最早由艾伦·图灵在20世纪50年代提出B.专家系统是联结主义人工智能的代表性成果C.深度学习主要依赖于符号主义的理论基础D.机器学习是实现人工智能的重要技术途径

参考答案及解析1.【参考答案】B【解析】词向量技术旨在将自然语言中的词汇映射为高维空间中的向量表示。这种表示方法能够通过向量间的距离和方向关系，有效捕捉词汇之间的语义关联（如同义词关系、上下位关系等）。相比传统基于词典的方法，词向量能更好地处理语义相似度计算、词汇类比等任务，是自然语言处理领域的重要基础技术。2.【参考答案】C【解析】过拟合是指模型过度学习训练数据中的噪声和细节，导致在训练集上表现很好，但在未见过的测试数据上泛化能力差。选项C描述的现象正是过拟合的典型特征。其他选项中：A大量训练数据有助于防止过拟合；B正则化是减轻过拟合的常用方法；D交叉验证用于客观评估模型泛化能力，都不会直接导致过拟合。3.【参考答案】C【解析】A项"隽永"的"隽"正确读音为juàn，"木讷"的"讷"正确读音为nè，"踽踽独行"的"踽"正确读音为jǔ，但"隽"在表示"意味深长"时应读juàn，该项注音正确。B项"翩跹"的"跹"正确读音为xiān。C项全部正确："龃龉"读jǔyǔ，"攻讦"读gōngjié，"怙恶不悛"读hùèbùquān。D项"酗酒"的"酗"正确读音为xù。4.【参考答案】B【解析】A项搭配不当，"质量"不能说"增加"，应改为"提高"；C项成分残缺，滥用"使"字导致主语缺失，应删去"使"；D项语序不当，应先"继承"后"发扬"；B项句子结构完整，关联词使用恰当，没有语病。5.【参考答案】C【解析】数据预处理是数据工程的关键环节，旨在提升数据质量以支持后续分析或建模。选项A错误，因为数据预处理的目标包括处理噪声、缺失值和格式统一等，不仅限于可视化；选项B错误，缺失值处理是数据预处理的常见任务之一；选项C正确，数据标准化（如Z-score）和归一化（如Min-Max缩放）常用于消除量纲影响，提高模型性能；选项D错误，文本数据通常需经过分词、去停用词等预处理才能被模型有效使用。6.【参考答案】B【解析】词嵌入通过低维稠密向量表示词语，是自然语言处理的重要技术。选项A正确，词嵌入可通过向量距离反映词语的语义相似性；选项B错误，词嵌入的维度通常远低于One-hot编码（后者维度等于词表大小，且为稀疏向量）；选项C正确，Word2Vec（含CBOW和Skip-gram）和GloVe均是广泛应用的词嵌入模型；选项D正确，词嵌入的稠密特性可有效缓解One-hot编码带来的数据稀疏问题。7.【参考答案】C【解析】词向量的核心思想是通过神经网络等模型将词语映射到低维连续向量空间，使得语义相近的词语在向量空间中的距离较近。选项A错误，词向量主要捕捉语义信息而非完整语法结构；选项B错误，词向量维度是预设的超参数，与词典大小无关；选项D错误，现代词向量技术（如Word2Vec）正是通过上下文信息进行训练的。8.【参考答案】B【解析】过拟合通常是由于模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声所致。选项A通过提供更多数据可提高模型泛化能力；选项C的正则化通过对模型参数施加约束来防止过拟合；选项D的交叉验证有助于评估模型泛化性能。而选项B使用更复杂的模型结构反而可能加剧过拟合问题。9.【参考答案】D【解析】目前人工智能仍处于专用人工智能阶段，即在特定任务（如图像识别、语音处理）中表现优异，但尚未实现通用人工智能（AGI）。通用人工智能指具备人类全面认知能力的AI系统，当前技术尚未突破这一领域。A、B、C选项分别正确描述了人工智能的三大流派（符号主义、连接主义、行为主义）的核心思想。10.【参考答案】B【解析】注意力机制通过计算输入序列各部分的权重，使模型聚焦于关键信息，有效改善长文本处理效果。A错误：词嵌入通常生成低维稠密向量；C错误：Transformer的核心是自注意力机制，而非卷积神经网络；D错误：预训练语言模型虽可利用无标注数据预训练，但微调阶段仍需标注数据适应具体任务。11.【参考答案】B【解析】数据工程的核心任务是对原始数据进行整合、清洗、标注等处理，形成结构化、高质量的数据集，为人工智能模型训练提供可靠基础。选项A属于模型算法优化，C属于数据应用层开发，D属于具体算法实现，三者均依赖于数据工程提供的预处理结果。因此，B选项最符合数据工程的基础性定位。12.【参考答案】C【解析】构建高质量数据集需注重多样性、真实性和平衡性。A选项通过多领域采集增强内容多样性；B选项通过添加噪声提升模型抗干扰能力；D选项通过平衡数据分布避免模型偏见。而C选项仅选择语法完全规范的文本，会削弱数据集的真实性，无法反映实际语言使用中的复杂性，反而降低模型的泛化能力。13.【参考答案】B【解析】迁移学习是机器学习的一个重要分支，其核心思想是将在一个任务或领域（源领域）上学习到的知识，迁移到另一个相关但不同的任务或领域（目标领域）中。选项B准确描述了这一概念：利用已有模型参数作为新任务的起点，能有效提升学习效率、降低数据需求。其他选项均存在偏差：A项混淆了模型部署与知识迁移；C项描述的是自适应学习；D项仅涉及数据转移，未体现知识迁移的本质特征。14.【参考答案】B【解析】BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）的核心突破在于采用了双向Transformer编码器架构，能够同时考虑单词前后文信息，显著提升了语言理解能力。选项B正确指出了这一关键创新。其他选项均不符合BERT的技术特点：A项描述的是CNN在文本处理中的应用；C项属于传统规则方法；D项词袋模型是早期的文本表示方法，无法捕捉语义关联和上下文信息。BERT通过预训练-微调范式，在多项自然语言处理任务中取得了突破性进展。15.【参考答案】C【解析】词嵌入通过将词语映射到低维连续向量空间，能够有效捕捉词语间的语义关系，例如通过向量距离衡量相似性。TF-IDF主要用于评估词语在文档中的重要性，无法直接表达语义；独热编码仅表示词语存在性，缺乏语义信息；PCA是降维技术，不专门用于语义建模。16.【参考答案】C【解析】过拟合指模型过度学习训练数据中的噪声和细节，导致泛化能力下降。欠拟合表现为训练集和测试集性能均不佳；数据不平衡可能导致某些类别识别率低，但不会造成训练集与测试集的显著差异；特征冗余会影响效率，但不是性能差异的主因。17.【参考答案】C【解析】当前自然语言处理技术已从早期的基于规则方法发展到统计方法与深度学习相结合的阶段。现代NLP系统通常采用预训练语言模型（如BERT、GPT等），这些模型通过大规模语料训练获得语言表示能力，既能捕捉语言的统计规律，又能通过深度学习架构理解复杂语义。这种方法相比单纯基于规则、词典或无监督学习更具优势，能够有效处理语言的歧义性、上下文依赖等复杂特性。18.【参考答案】C【解析】在机器学习中，数据集应严格划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型训练，验证集用于超参数调优和模型选择，测试集则应在整个开发过程中保持隔离，仅在最终评估模型泛化能力时使用一次。这种做法能有效避免过拟合，确保评估结果的可靠性。若将测试集用于参数调优或与验证集混用，会导致模型在测试集上表现被高估，无法反映真实的泛化性能。19.【参考答案】B【解析】A项"金榜提名"应为"金榜题名"，"题名"指题写姓名；C项"甘败下风"应为"甘拜下风"，"拜"表示认输、服气；D项"默守成规"应为"墨守成规"，成语源自墨子善于守城。B项所有词语书写均正确，"水龙头"指自来水管出口开关，"谈笑风生"形容谈话兴致高，"悬梁刺股"指刻苦学习。20.【参考答案】A【解析】A正确，1956年达特茅斯会议正式提出"人工智能"概念，标志该学科诞生。B错误，专家系统属于符号主义学派，联结主义以神经网络为代表。C错误，深度学习基于神经网络，属于联结主义。D错误，神经网络早期主要应用于模式识别，计算机视觉是后期重要应用领域之一。21.【参考答案】C【解析】A项错误，自然语言处理不仅分析语法，还涉及语义理解、情感分析等多层次任务；B项错误，词嵌入技术（如Word2Vec）通过向量空间映射能够捕捉词语间的语义关联；C项正确，注意力机制通过聚焦关键信息，在机器翻译、文本生成等任务中有效提升了模型性能；D项错误，RNN虽存在长距离依赖问题，但因其结构特点仍在部分场景中使用，且LSTM、GRU等改进模型缓解了该问题。22.【参考答案】C【解析】A项正确，类别不平衡时，准确率可能因多数类占比高而虚高；B项正确，F1分数兼顾精确率与召回率，适用于需要平衡二者的场景；C项错误，AUC值越大表示模型分类性能越好，其取值范围为[0,1]；D项正确，混淆矩阵通过四类结果（TP、FP、FN、TN）直观呈现分类细节。23.【参考答案】C【解析】专家系统是人工智能发展早期的重要成果，其核心是通过知识库和推理机来模拟人类专家的决策过程，属于典型的基于规则的人工智能实现方式。A项错误，人工智能发展存在符号主义、连接主义和行为主义等多条并行路径；B项不准确，深度学习突破除了算力和数据，还需要算法创新；D项错误，强化学习主要通过智能体与环境的交互获得反馈，不需要大量标注数据。24.【参考答案】C【解析】分层存储架构能够根据数据的访问频率、处理要求等特性，将数据分别存储在热、温、冷等不同层级的存储介质中，既保证了高性能访问需求，又控制了存储成本。A项会导致单点瓶颈和扩展性问题；B项忽略了批处理在特定场景下的优势；D项会使后续数据处理复杂度大幅增加，不符合数据治理原则。25.【参考答案】B【解析】当前人工智能技术仍属于弱人工智能阶段，即在特定领域（如图像识别、语音处理等）表现出色，但缺乏通用性和自主意识。A项错误，人工智能尚未达到全面超越人类智能的水平；C项错误，自然语言处理中的语义歧义仍是技术难点；D项错误，现代人工智能依赖大数据和机器学习，而非传统编程主导。26.【参考答案】C【解析】数据清洗与预处理是提升数据质量的核心环节，包括去重、填充缺失值、纠正错误等操作，直接影响后续分析的准确性。A项侧重于数据安全，B项关注结果呈现，D项涉及数据传输效率，均不属于保障数据可用性的直接措施。数据可用性依赖于清洗后的规范性和完整性，故C项正确。27.【参考答案】C【解析】该中心作为高校人工智能研究机构，其特色在于将语言学等人文社科优势与前沿人工智能技术相结合。选项A局限于单一技术领域，未体现跨学科特性；选项B偏重硬件研究，与语言智能关联度较低；选项D侧重教育领域应用，未能全面反映其研究范畴。选项C准确抓住了语言学研究与人工智能技术的交叉融合特征，符合高校科研机构发挥学科优势的特点。28.【参考答案】B【解析】高质量多语言语料库建设需要兼顾效率与准确性。选项A数据来源单一会导致样本偏差；选项C完全依赖机器翻译会引入翻译错误，影响语料质量；选项D使用原始数据可能包含噪声和错误信息。选项B通过自动化预处理提高效率，再辅以人工校验确保准确性，这种有机结合的方法最能保证多语言语料库的建设质量，符合数据工程的最佳实践。29.【参考答案】A【解析】初始效率=100/50=2。仅采用方案A：速度=100×(1+30%)=130，能耗=50×(1+15%)=57.5，效率=130/57.5≈2.26>2，故A正确。仅采用方案B：速度=90，能耗=40，效率=90/40=2.25>2，故B错误。同时采用两种方案：速度=130×0.9=117，能耗=57.5×0.8=46，效率=117/46≈2.54>2，但C未明确比较对象。方案A效率提升幅度为(2.26-2)/2=13%，方案B效率降低幅度为(2-2.25)/2=-12.5%（实际为提升），故D错误。30.【参考答案】C【解析】算法透明度是人工智能伦理的重要方面。当算法的决策过程可解释、可追溯时，有助于使用者理解和信任系统的输出结果。A项错误，由于训练数据可能包含人类社会的偏见，人工智能系统难以完全避免偏见；B项错误，数据隐私保护是人工智能伦理的核心议题；D项错误，人工智能的发展必须考虑对社会的影响和责任。31.【参考答案】B【解析】情感分析是自然语言处理的重要应用，专门用于识别和提取文本中的主观信息，如情感倾向、情绪态度等。A项光学字符识别是将图像中的文字转换为机器可读文本；C项机器翻译专注于不同语言之间的转换；D项语音识别是将语音信号转化为文字，这三项技术均不直接涉及情感分析功能。32.【参考答案】A【解析】A项"苦心孤诣"指刻苦钻研，达到了别人达不到的境地，符合语境；B项"巧夺天工"形容技艺精巧胜过天然，多用于工艺美术，不适用于设计方案；C项"破釜沉舟"比喻下决心不顾一切干到底，程度过重，不适用于解决技术难题；D项"绘声绘色"形容叙述、描写生动逼真，不适用于讲解原理。33.【参考答案】C【解析】数据标准化是机器学习中重要的预处理步骤，其核心作用是将不同量纲、不同范围的特征数据转换到统一的数值尺度。选项A描述的是数据编码过程，B是数据去重，D是缺失值处理，这些都属于数据预处理的其他环节。标准化通过消除特征间的量纲影响，使不同特征的权重可比，能显著提升梯度下降算法的收敛速度，避免某些特征因数值过大而主导模型训练。34.【参考答案】D【解析】BERT模型采用双向Transformer架构，能够根据上下文动态调整词向量表示，有效解决一词多义问题。独热编码和TF-IDF都无法体现语义信息，Word2Vec虽能生成词向量，但其静态表示方式无法适应不同语境下的语义变化。BERT通过预训练时的掩码语言模型任务，学习到上下文相关的词表征，在"银行存钱"和"河岸边"的不同语境中会对"银行"生成不同的向量表示。35.【参考答案】B【解析】词嵌入技术确实可以将词语表示为高维空间中的向量，这种表示方法能够捕捉词语之间的语义关系。A项错误，目前AI系统对语言的理解仍存在局限；C项错误，虽然深度学习减少了对人工特征工程的依赖，但仍需要适当的数据预处理；D项错误，基于规则的方法在某些特定场景下仍然有其应用价值。36.【参考答案】C【解析】监督学习的核心特点就是使用带有标签的数据进行模型训练。A项错误，非监督学习同样需要数据，只是不需要标注；B项错误，非监督学习除聚类外还可用于降维、异常检测等；D项错误，半监督学习是同时使用标注和未标注数据。37.【参考答案】C【解析】A项"通过...使..."句式造成主语残缺；B项"能否"与"成功"前后不一致，一面对两面；D项"品质"与"浮现"搭配不当，"品质"是抽象概念，不能"浮现"。C项句子结构完整，主谓宾搭配得当，无语病。38.【参考答案】A【解析】A项"当之无愧"指承受某种荣誉或称号毫无愧色，使用恰当；B项"吹毛求疵"指故意挑剔毛病，含贬义，用于老师不妥；C项"不刊之论"指不可修改的言论，形容言论精当，用在此处与语境不符；D项"朝三暮四"多指反复无常，与"三心二意"语义重复。39.【参考答案】C【解析】监督学习使用带标签的数据训练模型，无监督学习使用未标注数据，但实际应用中常存在部分标注的情况。A项错误，无监督学习虽不需标签，但仍需数据本身；B项错误，监督学习可处理回归等问题，无监督学习还包括降维等任务；C项正确，半监督学习正是结合了少量标注数据和大量未标注数据；D项错误，强化学习通过与环境交互获得奖励信号，是独立的学习范式。40.【参考答案】C【解析】词嵌入通过分布式表示捕捉词语语义信息。A项正确，语义相近的词其向量距离较近；B项正确，词向量能通过向量运算反映语义关系（如"国王-男人+女人≈女王"）；C项错误，one-hot编码具有维度灾难、无法表达语义相似度等缺陷，实际应用中已被词嵌入取代；D项正确，词向量通过降维技术将高维one-hot表示压缩为低维稠密向量。41.【参考答案】D【解析】命名实体识别是自然语言处理的重要任务，主要