2026年人工智能自然语言处理入门习题集含答案

2026年人工智能自然语言处理入门习题集含答案一、单选题（每题2分，共10题）1.下列哪一项不属于自然语言处理（NLP）的主要任务？A.机器翻译B.情感分析C.语音识别D.文本摘要答案：C解析：语音识别属于语音处理领域，而非自然语言处理的核心任务。其他选项均为NLP典型任务。2.词嵌入技术中，Word2Vec模型主要解决了什么问题？A.词性标注B.命名实体识别C.词义表示D.句法分析答案：C解析：Word2Vec通过分布式表示捕捉词义相似性，提升词义理解能力。3.在自然语言处理中，BERT模型属于哪种类型？A.生成式模型B.聚合式模型C.基于规则模型D.预训练语言模型答案：D解析：BERT通过预训练和微调实现多任务迁移，是目前主流的预训练模型。4.下列哪种算法常用于文本分类任务？A.决策树B.K-Means聚类C.主成分分析（PCA）D.AUC评分答案：A解析：决策树通过分层逻辑对文本进行分类，K-Means和PCA为聚类或降维算法，AUC为性能评估指标。5.BERT模型中，MaskedLanguageModel（MLM）的目标是什么？A.预测词性B.填充未知词C.学习词义表示D.对齐文本答案：C解析：MLM通过遮盖部分词并预测原词，迫使模型学习上下文词义表示。二、多选题（每题3分，共5题）1.自然语言处理在金融行业的应用包括哪些？A.信贷风险评估B.智能客服C.股票舆情分析D.法律文书自动审查答案：A、B、C、D解析：上述均为金融NLP典型应用场景，覆盖风控、服务、分析、合规等需求。2.Transformer模型的核心组件有哪些？A.自注意力机制B.多头注意力C.位置编码D.循环神经网络答案：A、B、C解析：Transformer依赖自注意力、多头注意力和位置编码，无需RNN。3.文本生成任务中，GPT-3模型的优势包括哪些？A.海量参数量B.强泛化能力C.支持多模态输入D.低计算成本答案：A、B解析：GPT-3参数量达1750亿，泛化能力强，但计算成本高，且传统版本不支持多模态。4.情感分析在电商行业的应用场景有哪些？A.用户评论监控B.产品改进建议C.品牌声誉管理D.广告效果评估答案：A、B、C解析：电商NLP情感分析主要用于评论分析、产品优化和品牌维护，广告评估偏重A/B测试。5.BERT模型与Word2Vec相比，主要改进点有哪些？A.动态上下文表示B.全局信息整合C.无需人工标注D.支持多任务学习答案：A、B、C解析：BERT通过动态上下文和全局信息提升表示能力，无需人工标注，但多任务学习是T5等模型的特性。三、填空题（每题2分，共10题）1.自然语言处理中的词袋模型（Bag-of-Words）忽略了词语的顺序信息。2.情感词典是情感分析中常用的基于规则方法之一。3.Attention机制的核心思想是让模型关注输入序列中的关键部分。4.在中文分词任务中，Jieba分词是常用的工具之一。5.LSTM网络通过门控机制解决长时依赖问题。6.机器翻译中，端到端模型如Transformer可直接输出译文。7.领域自适应是指模型在特定领域（如医疗）的迁移能力。8.BERT模型通过下一句预测（NSP）任务增强句子关系理解。9.词嵌入技术将词语映射到低维向量空间。10.BLEU是机器翻译中常用的评估指标之一。四、简答题（每题5分，共4题）1.简述自然语言处理在法律行业的应用价值。答案：-合同审查：自动识别合同条款、风险点，提升审查效率。-法律文书生成：自动撰写起诉状、判决书等，降低人工成本。-舆情监控：分析公众对案件或政策的情感倾向，辅助决策。-知识图谱构建：从法律文本中抽取实体关系，支持智能问答。2.BERT模型如何实现预训练和微调？答案：-预训练：在海量无标注文本上训练，学习通用语言表示（如MLM、NSP任务）。-微调：在特定任务（如文本分类）上进一步训练，适应领域知识。3.中文分词面临的主要难点是什么？答案：-歧义性：如“研究生命起源”，是“研究/生命/起源”还是“研究/生命起源”？-无标点辅助：中文缺乏空格和标点分隔，依赖上下文判断。-新词发现：网络流行词（如“内卷”）难以通过词典匹配。4.情感分析在社交媒体中的挑战有哪些？答案：-表情符号干扰：如“😂”既表笑意也表无奈，需结合语境。-反讽与隐晦表达：如“哦哟，你真厉害”，实际含贬义。-语言混杂：网络用语（如“yyds”）与传统词汇并存。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述Transformer模型对自然语言处理的革命性影响。答案：-并行计算优势：自注意力机制无需顺序处理，加速训练。-长距离依赖突破：通过注意力直接关联远距离词，解决RNN瓶颈。-跨模态潜力：为多模态NLP（如图像-文本）奠定基础。-预训练范式推广：带动BERT、T5等模型兴起，推动领域迁移。2.结合医疗行业，探讨自然语言处理的未来发展方向。答案：-病历自动结构化：将手写病历转为结构化数据，辅助诊断。-药物研发智能化：通过文献挖掘预测药物靶点，加速研发。-患者沟通平台：智能问诊系统提升服务效率，但需注意隐私保护。-结合多模态数据：融合医学影像与报告，实现AI辅助诊疗。六、编程题（每题15分，共2题）1.编写Python代码，使用BERT模型对中文句子进行情感分类（正面/负面）。提示：需调用HuggingFace库，输入句子需进行分词和编码。pythonfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchtokenizer=BertTokenizer.from_pretrained("uer/bert-base-chinese")model=BertForSequenceClassification.from_pretrained("uer/bert-base-chinese")text="这家餐厅的服务态度太差了"encoded_input=tokenizer(text,return_tensors="pt")output=model(encoded_input)print("情感得分：",output.logits)2.实现一个简单的中文分词函数，使用Jieba分词对句子进行全模式切分。pythonimportjiebadef