2026春招：自然语言处理工程师面试题及答案

2026春招：自然语言处理工程师面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个是常用的词嵌入模型？A.SVMB.Word2VecC.KNND.AdaBoost2.不属于自然语言处理任务的是？A.图像分类B.情感分析C.机器翻译D.文本生成3.用于处理序列数据的神经网络是？A.CNNB.RNNC.DNND.SAE4.文本分类中常用的评价指标是？A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是5.下面哪种方法可用于文本降噪？A.词干提取B.去除停用词C.词性标注D.句法分析6.以下哪个库常用于自然语言处理？A.NLTKB.TensorFlowC.KerasD.PyTorch7.机器翻译中常用的模型架构是？A.Seq2SeqB.ResNetC.InceptionD.AlexNet8.文本相似度计算不能用的方法是？A.余弦相似度B.编辑距离C.欧氏距离D.基尼系数9.命名实体识别的任务是识别文本中的？A.语法错误B.命名实体C.修辞手法D.情感倾向10.自然语言处理中分词的目的是？A.提高文本可读性B.便于后续处理C.降低文本复杂度D.增加文本长度多项选择题（每题2分，共10题）1.自然语言处理的应用场景包括？A.语音助手B.信息检索C.自动摘要D.垃圾邮件过滤2.常用的深度学习模型用于自然语言处理的有？A.LSTMB.GRUC.TransformerD.GAN3.文本预处理的步骤有？A.分词B.词性标注C.词干提取D.去除标点符号4.评估自然语言处理模型的指标有？A.准确率B.召回率C.精确率D.困惑度5.以下属于自然语言处理技术的是？A.句法分析B.语义理解C.语音识别D.文本生成6.词向量的优点是？A.考虑词的语义B.降低维度C.便于计算相似度D.减少数据量7.在机器翻译中，提高翻译质量的方法有？A.增加训练数据B.优化模型架构C.调整超参数D.引入外部知识8.自然语言处理中的数据增强方法有？A.同义词替换B.随机插入C.随机删除D.回译9.文本分类的方法有？A.朴素贝叶斯B.支持向量机C.深度学习模型D.决策树10.以下哪些是自然语言处理中的预训练模型？A.BERTB.GPTC.XLNetD.ELMo判断题（每题2分，共10题）1.自然语言处理只能处理文本数据。（）2.词干提取和词形还原是相同的操作。（）3.LSTM可以有效解决RNN的梯度消失问题。（）4.文本分类的目的是将文本划分为不同的类别。（）5.机器翻译模型训练只需要源语言数据。（）6.停用词对自然语言处理任务没有任何作用。（）7.余弦相似度值越大，说明两个文本越不相似。（）8.命名实体识别是自然语言处理的基础任务之一。（）9.深度学习模型在自然语言处理中一定比传统机器学习模型效果好。（）10.自然语言处理中的数据标注是为了给模型提供训练标签。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述词嵌入的作用。2.什么是注意力机制，在自然语言处理中有什么作用？3.文本预处理包括哪些步骤？4.简述机器翻译的基本原理。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论在自然语言处理中，如何选择合适的模型？2.谈谈自然语言处理在医疗领域的应用和挑战。3.分析预训练模型对自然语言处理的影响。4.讨论自然语言处理中数据不平衡问题的解决方法。答案单项选择题1.B2.A3.B4.D5.B6.A7.A8.D9.B10.B多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD判断题1.×2.×3.√4.√5.×6.×7.×8.√9.×10.√简答题1.词嵌入将词转换为向量，考虑词的语义信息，可降低维度，便于计算词间相似度，还能提高模型对语义的理解和处理能力。2.注意力机制可让模型关注输入的不同部分。在自然语言处理中，能帮助模型聚焦关键信息，提升处理长序列和复杂语义的能力，提高任务性能。3.包括分词、去除停用词、词性标注、词干提取、去除标点符号等，目的是将原始文本处理成适合模型输入的形式。4.机器翻译基于大量双语语料训练模型，学习源语言到目标语言的映射关系，将源语言文本转换为目标语言文本。讨论题1.要考虑任务类型、数据规模、计算资源等。简单任务可选传统模型，数据多且复杂可用深度学习模型，资源有限选轻量级模型。2.应用有病历分析、辅助诊断等。挑战包括医学术语复杂、数据隐私保护、标注困