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2025年大学（人工智能）自然语言处理基础测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共6题，每题5分)1.以下哪种模型是自然语言处理中经典的词向量模型？（）A.决策树模型B.支持向量机模型C.Word2Vec模型D.卷积神经网络模型2.在自然语言处理中，用于文本分类的常用算法是（）A.朴素贝叶斯算法B.K近邻算法C.梯度下降算法D.遗传算法3.以下哪个任务不属于自然语言处理中的序列标注任务？（）A.词性标注B.命名实体识别C.文本生成D.句法分析4.自然语言处理中，处理文本语义理解的关键技术是（）A.词法分析B.句法分析C.语义角色标注D.情感分析5.对于机器翻译任务，常用的评价指标是（）A.准确率B.召回率C.F1值D.BLEU值6.以下哪种深度学习架构常用于自然语言处理中的语言模型？（）A.生成对抗网络B.循环神经网络C.深度信念网络D.残差网络第II卷（非选择题共70分）（一）填空题（每题5分，共10分）答题要求：请在横线上填写正确答案。1.在自然语言处理中，词袋模型忽略了词的______和______。2.自然语言处理中的预训练模型，如BERT，是基于______架构的。（二）简答题（每题10分，共20分）答题要求：简要回答问题，语言简洁明了。1.简述自然语言处理中词法分析的主要任务。2.说明循环神经网络（RNN）在处理自然语言序列时的优势。（三）材料分析题（每题20分，共20分）材料：在自然语言处理中，情感分析是一项重要任务。现有一段文本：“这部电影真的太棒了！剧情紧凑，演员演技出色，我非常喜欢。”答题要求：请根据上述材料，回答以下问题。1.请分析这段文本的情感倾向，并说明理由。2.若要构建一个情感分析模型，你认为可以从哪些方面入手进行特征提取？（四）算法设计题（每题20分，共20分）答题要求：请设计一个简单的算法来实现文本分类任务。假设你有一个已经标注好的文本数据集，包含不同类别的文本样本。题目：请描述一种基于朴素贝叶斯算法的文本分类流程，并说明如何进行模型训练和预测。答案：第I卷：1.C2.A3.C4.C5.D6.B第II卷：（一）1.顺序上下文关系2.Transformer（二）1.词法分析主要任务包括分词，将文本划分为一个个单词；词性标注，确定每个单词的词性；词干提取，找出单词的词干形式等。2.RNN能处理序列数据，通过隐藏层的循环结构可以捕捉序列中的长期依赖关系，适合处理自然语言序列中前后文相关的信息。（三）1.这段文本情感倾向为积极。理由是文本中使用了“太棒了”“非常喜欢”等积极表述。2.可以从文本中的词汇，如积极或消极情感词；句子结构，如感叹句等；以及文本的主题等方面进行特征提取。（四）流程：首先对训练数据进行分词，然后统计每个类别下各个特征（单词）的

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