2025年大学大二（人工智能）自然语言处理基础综合测试题及答案

2025年大学大二（人工智能）自然语言处理基础综合测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小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常用的词向量模型？（）A.决策树模型B.支持向量机模型C.Word2Vec模型D.随机森林模型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.深度优先搜索算法3.以下哪个不是自然语言处理中的词法分析任务？（）A.词性标注B.命名实体识别C.词干提取D.句法分析4.自然语言处理中，将文本转换为计算机能够处理的数字表示的过程称为（）A.文本预处理B.文本标注C.文本分类D.文本生成5.下列关于循环神经网络（RNN）在自然语言处理中的说法，错误的是（）A.能够处理变长序列数据B.容易出现梯度消失问题C.适合处理文本中的长距离依赖关系D.常用于语言模型等任务6.在自然语言处理中，用于机器翻译的模型通常是（）A.生成对抗网络（GAN）B.卷积神经网络（CNN）C.循环神经网络（RNN）及其变体D.深度信念网络（DBN）7.以下哪种技术可以用于文本的情感分析？（）A.词袋模型B.隐马尔可夫模型（HMM）C.支持向量回归D.长短期记忆网络（LSTM）8.自然语言处理中，语义角色标注的目的是（）A.确定文本中每个词的词性B.识别文本中的命名实体C.分析句子中各个成分的语义角色D.对文本进行分类9.下列不属于自然语言处理中预训练模型的是（）A.GPTB.BERTC.ELMoD.K-Means10.在自然语言处理中，用于文本摘要生成的方法有（）A.抽取式方法B.生成式方法C.两者都有D.以上都不对11.自然语言处理中，文本的语法检查属于（）任务。A.词法分析B.句法分析C.语义分析D.语用分析12.以下哪种算法常用于自然语言处理中的关系抽取？（）A.最大熵模型B.条件随机场（CRF）C.线性回归模型D.主成分分析13.在自然语言处理中，将多个词组合成一个语义单元的技术是（）A.词块划分B.命名实体识别C.词性标注D.词干提取14.自然语言处理中，用于文本纠错的模型通常基于（）A.统计学习方法B.深度学习方法C.规则方法D.以上都有15.下列关于自然语言处理中注意力机制的说法，正确的是（）A.能够增强模型对重要信息的关注B.只适用于循环神经网络C.与模型的性能无关D.不能处理变长序列16.在自然语言处理中，用于文本相似度计算的方法有（）A.余弦相似度B.欧氏距离C.曼哈顿距离D.以上都是17.自然语言处理中，文本的指代消解是指（）A.确定文本中代词所指代的具体对象B.对文本进行语法分析C.识别文本中的命名实体D.计算文本的情感倾向18.以下哪种模型在自然语言处理中常用于文本生成任务？（）A.前馈神经网络B.自编码器C.变分自编码器D.以上都不是19.在自然语言处理中，用于文本分类的评价指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差20.自然语言处理中，将文本中的数字、日期等进行规范化处理的任务是（）A.文本清洗B.文本标注C.文本分类D.文本生成第II卷（非选择题共60分）21.（10分）简述自然语言处理中词向量的作用，并举例说明一种常见的词向量模型及其原理。22.（10分）在自然语言处理中，什么是文本分类？请列举至少三种常用的文本分类算法，并简要说明其原理。23.（10分）描述循环神经网络（RNN）在处理自然语言时面临的挑战，以及长短期记忆网络（LSTM）是如何解决这些挑战的。24.（15分）材料：随着社交媒体的快速发展，大量的用户评论数据不断涌现。对这些评论进行情感分析具有重要意义。请分析以下评论：“这部电影真的太棒了，剧情紧凑，演员演技也非常出色，强烈推荐！”要求：指出该评论的情感倾向，并说明可以使用哪些方法进行情感分析。25.（15分）材料：在智能客服系统中，需要对用户提出的问题进行准确理解和回答。例如用户问：“我购买的商品什么时候发货？”要求：分析该问题的意图，并说明自然语言处理中可以采用哪些技术来处理这类问题，以实现智能客服的功能。答案：1.C2.A