AI 对话系统开发工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI对话系统开发工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.自然语言处理中，将文本转换为向量表示的常用方法有Word2Vec、GloVe和______。2.对话系统的核心模块通常包括NLU（自然语言理解）、DM（对话管理）和______。3.TensorFlow中，用于定义神经网络层的基础类是______。4.知识图谱中，三元组的组成是主体、______和客体。5.对话状态跟踪（DST）的目标是维护当前对话的______。6.注意力机制中，计算权重的核心函数是______。7.用于对话生成的常见Transformer模型有GPT和______。8.处理多轮对话时，需要维护的上下文信息包括用户历史utterance和______。9.词嵌入的维度通常用______表示（如100d、300d）。10.对话系统中，意图识别的常用方法有规则匹配和______。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.以下哪个不是NLU的子任务？A.意图识别B.槽位填充C.文本生成D.实体识别2.以下哪个模型属于生成式对话模型？A.SVMB.GPTC.NaiveBayesD.决策树3.对话管理中，基于规则的DM和基于学习的DM相比，正确的是？A.规则DM泛化能力更强B.学习DM开发成本更低C.规则DM可解释性更好D.学习DM不需要标注数据4.知识图谱中，用于存储实体关系的结构是？A.节点B.边C.属性D.键值对5.TensorFlow中，模型保存的常用格式是？A..h5B..txtC..csvD..json6.以下哪个是预训练语言模型？A.BERTB.CNNC.RNND.LSTM7.对话状态跟踪中，槽位填充的目标是？A.识别用户意图B.提取用户需求关键信息C.生成系统响应D.管理对话流程8.以下哪个不属于对话系统评估指标？A.BLEUB.ROUGEC.ACCD.MSE9.自注意力（Self-Attention）的核心作用是？A.捕捉序列内部依赖B.减少计算量C.增加模型复杂度D.只关注最近token10.以下哪个工具常用于对话系统开发？A.RasaB.Scikit-learnC.PandasD.Numpy三、多项选择题（共10题，每题2分）1.NLU的子任务包括？A.意图识别B.槽位填充C.文本分类D.实体识别2.对话系统核心模块有？A.NLUB.DMC.NLGD.知识图谱3.属于预训练语言模型的是？A.BERTB.GPTC.T5D.LSTM4.对话管理的类型包括？A.基于规则的DMB.基于学习的DMC.基于检索的DMD.基于知识的DM5.知识图谱的组成部分包括？A.实体B.关系C.属性D.三元组6.属于生成式对话模型的是？A.GPTB.BARTC.T5D.RasaCore7.对话系统评估指标有？A.BLEUB.ROUGEC.人类评估D.ACC8.TensorFlow中常用的神经网络层有？A.DenseB.LSTMC.TransformerD.Conv2D9.词嵌入常用方法有？A.Word2VecB.GloVeC.BERTD.FastText10.多轮对话需维护的上下文信息包括？A.用户历史意图B.槽位填充状态C.系统响应历史D.用户实体信息四、判断题（共10题，每题2分）1.意图识别是NLU的核心任务之一。（）2.GPT是判别式对话模型。（）3.对话管理（DM）负责生成系统自然语言响应。（）4.知识图谱三元组是（实体，属性，值）。（）5.BERT是双向Transformer模型。（）6.注意力机制只能用于Transformer模型。（）7.Rasa是开源对话系统开发框架。（）8.槽位填充的目标是识别用户核心需求。（）9.生成式对话模型不需要训练数据。（）10.对话状态跟踪（DST）只维护当前轮信息。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述NLU的核心任务及作用。2.对比基于规则和基于学习的对话管理（DM）的优缺点。3.什么是词嵌入？列举两种常用方法并说明特点。4.简述对话系统评估的常用方法及指标。六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何提升对话系统的多轮上下文理解能力？2.生成式对话模型（如GPT）在对话系统中的应用挑战及解决方案？---答案部分一、填空题答案1.BERT2.NLG（自然语言生成）3.Layer（或tf.keras.layers.Layer）4.关系5.状态（或用户意图、槽位值）6.softmax7.BART（或T5）8.系统响应（或对话历史）9.d（或维度）10.机器学习（或深度学习）二、单项选择题答案1.C2.B3.C4.B5.A6.A7.B8.D9.A10.A三、多项选择题答案1.ABD2.ABC3.ABC4.AB5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABC9.ABCD10.ABCD四、判断题答案1.√2.×3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.×10.×五、简答题答案1.NLU核心任务及作用：NLU是对话系统输入处理模块，核心任务为意图识别（判断用户核心目的，如“订外卖”）和槽位填充（提取关键信息，如“地址”“时间”）。作用是将用户自然语言转换为机器可理解的结构化表示（意图+槽位），为后续对话管理提供输入，确保系统准确理解需求、推进对话。2.规则与学习DM的优缺点：-规则DM：优点是可解释性强（规则明确易调试）、初期成本低；缺点是泛化差（无法处理未定义场景）、维护成本高。-学习DM：优点是泛化强（适应未知场景）、支持复杂对话；缺点是可解释性弱（黑盒决策）、需大量标注数据、训练成本高。3.词嵌入及常用方法：词嵌入是将词转换为低维稠密向量，捕捉语义关系。常用方法：-Word2Vec：通过CBOW/Skip-gram训练，捕捉语义相似性（如“猫”“狗”向量相近），但无法处理多义词；-BERT：基于Transformer的预训练模型，能捕捉上下文依赖（如“苹果”在“水果”“公司”语境下的不同向量），泛化能力强。4.对话系统评估方法及指标：-自动评估：用指标量化响应质量，如BLEU/ROUGE（文本相似度）、意图准确率、槽位填充F1值；-人类评估：主观判断任务完成率、自然度、满意度。两者结合更全面，自动评估高效但有局限，人类评估准确但成本高。六、讨论题答案1.提升多轮上下文理解能力：-上下文维护：用DST模块记录用户意图、槽位值及历史交互；-模型改进：使用带上下文的预训练模型（如GPT/BERT），加入历史注意力机制；-知识融合：结合知识图谱补充背景信息（如用户提“北京”后关联天气）；-数据训练：用多轮对话