2026春招：自然语言处理工程师试题及答案

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一、单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个不是常用的分词工具？A.NLTKB.jiebaC.TensorFlowD.SnowNLP2.词袋模型忽略了文本的什么信息？A.词频B.词序C.词性D.词义3.以下哪种模型不属于深度学习模型？A.HMMB.LSTMC.GRUD.Transformer4.以下哪个是文本分类的评价指标？A.召回率B.准确率C.F1值D.以上都是5.Word2Vec是用于什么的模型？A.文本生成B.词向量表示C.文本分类D.情感分析6.BERT模型基于什么架构？A.RNNB.CNNC.Transformer编码器D.Transformer解码器7.以下哪个是命名实体识别的任务？A.识别文本中的人名、地名等B.识别文本中的句子边界C.识别文本中的词性D.识别文本中的情感倾向8.自然语言处理中的“句法分析”主要分析什么？A.词语的语义B.句子的结构C.文本的主题D.文本的情感9.以下哪种方法可用于处理数据不平衡问题？A.过采样B.欠采样C.加权损失函数D.以上都是10.以下哪个库常用于深度学习自然语言处理？A.Scikit-learnB.PytorchC.PandasD.Numpy答案：1.C2.B3.A4.D5.B6.C7.A8.B9.D10.B二、多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于自然语言处理任务的有（）A.机器翻译B.语音识别C.文本摘要D.图像识别2.常用的特征提取方法有（）A.TF-IDFB.词袋模型C.主成分分析D.奇异值分解3.深度学习中常用的优化算法有（）A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp4.基于注意力机制的模型有（）A.TransformerB.Seq2SeqwithAttentionC.LSTMD.GRU5.以下哪些是数据预处理步骤（）A.分词B.去除停用词C.词干提取D.数据归一化6.文本生成模型有（）A.GPTB.T5C.BERTD.XLNet7.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8.评价机器翻译质量的指标有（）A.BLEUB.ROUGEC.METEORD.WER9.词性标注的方法有（）A.基于规则的方法B.基于统计的方法C.深度学习方法D.基于词典的方法10.以下哪些技术可用于文本相似度计算（）A.余弦相似度B.编辑距离C.欧氏距离D.曼哈顿距离答案：1.ABC2.ABCD3.ABCD4.AB5.ABC6.ABD7.ABCD8.ABC9.ABC10.ABCD三、判断题（每题2分，共10题）1.词频统计可以完全反映文本的语义信息。（）2.深度学习模型一定比传统机器学习模型在自然语言处理任务中效果好。（）3.停用词对文本分析没有任何作用，必须全部去除。（）4.Transformer模型中的多头注意力机制可以捕捉不同层次的语义信息。（）5.文本分类只能使用有监督学习方法。（）6.命名实体识别是一种序列标注任务。（）7.数据增强可以提高模型的泛化能力。（）8.所有的自然语言处理任务都需要大量的标注数据。（）9.词性标注和命名实体识别都属于浅层语义分析。（）10.词向量的维度越高，其表达能力一定越强。（）答案：1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.×9.√10.×四、简答题（每题5分，共4题）1.简述TF-IDF的原理。TF-IDF由词频（TF）和逆文档频率（IDF）组成。TF指词在文档中出现的频率，体现词对文档的重要性；IDF衡量词的普遍重要性，通过总文档数与包含该词的文档数比值取对数得到。二者相乘能让高频且有区分度的词权重更高。2.简述Transformer模型的优点。Transformer模型优点显著。采用注意力机制，能并行计算，加快训练速度；可捕捉长距离依赖关系，提升语义理解能力；多头注意力机制可从不同角度提取特征，增强模型的表征能力。3.简述数据预处理在自然语言处理中的作用。数据预处理可提升数据质量。分词使文本便于处理；去除停用词减少噪声；词干提取统一词的形式；数据归一化让数据更规整，有助于模型学习，提高训练效率和效果。4.简述文本分类的主要步骤。主要步骤有：数据预处理，如分词、去停用词等；特征提取，像用TF-IDF等；选择分类模型，如SVM、深度学习模型；模型训练与调参；用测试集评估模型性能。五、讨论题（每题5分，共4题）1.讨论自然语言处理中数据不平衡问题的影响及解决办法。影响：模型偏向多数类，对少数类预测差。解决办法有过采样，增加少数类样本；欠采样，减少多数类样本；使用加权损失函数，提高少数类样本权重；还可结合多种方法提升效果。2.讨论预训练模型在自然语言处理中的应用和挑战。应用：可用于各类下游任务，如文本分类、生成等，提升效果和效率。挑战：预训练成本高；部分任务适配难；存在数据隐私和安全问题；预训练模型可解释性差。3.讨论如何提升自然语言处理模型的泛化能力。可从多方面入手。进行数据增强，增加数据多样性；正则化，如L1、L2正则；早停策略，避免过拟合；集成学习，结合多个模型；使