2026春招：自然语言处理工程师题目及答案

2026春招：自然语言处理工程师题目及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个是常用的中文分词工具？A.TensorFlowB.JiebaC.PyTorchD.Scikit-learn2.词向量模型Word2Vec属于哪种类型的模型？A.有监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习3.以下哪种技术可用于文本分类？A.K近邻算法B.遗传算法C.蚁群算法D.模拟退火算法4.命名实体识别的主要任务是识别文本中的？A.语法错误B.实体名称C.修辞手法D.情感倾向5.自然语言处理中，N-gram模型中的N表示？A.文本长度B.词的维度C.连续词的个数D.训练轮数6.以下哪个库常用于深度学习的自然语言处理任务？A.NLTKB.GensimC.SpaCyD.HuggingFaceTransformers7.文本生成任务中，常用的损失函数是？A.均方误差损失B.交叉熵损失C.铰链损失D.绝对误差损失8.以下哪种方法可用于文本去重？A.余弦相似度B.欧几里得距离C.曼哈顿距离D.切比雪夫距离9.以下哪个不是Transformer模型的组件？A.卷积层B.多头注意力机制C.前馈神经网络D.层归一化10.情感分析主要是分析文本的？A.语法结构B.情感极性C.词汇丰富度D.句子长度多项选择题（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.图像分类D.文本摘要2.词向量的优点包括？A.捕捉语义信息B.降低维度C.便于计算相似度D.不受上下文影响3.以下哪些是深度学习框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Scikit-learn4.文本预处理步骤通常包括？A.分词B.去除停用词C.词干提取D.词性标注5.以下哪些方法可用于文本特征提取？A.TF-IDFB.词袋模型C.主成分分析D.潜在语义分析6.以下关于BERT模型的说法正确的有？A.基于Transformer架构B.是双向预训练模型C.可用于多种自然语言处理任务D.训练时使用了掩码语言模型7.以下属于序列到序列模型的有？A.Seq2SeqB.TransformerC.RNND.LSTM8.处理长文本时，可采用的方法有？A.分段处理B.抽取关键句子C.增加模型层数D.扩大词向量维度9.以下哪些可用于评估文本分类模型的性能？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差10.以下哪些是自然语言处理中的数据增强方法？A.同义词替换B.随机插入C.随机删除D.回译判断题（每题2分，共10题）1.自然语言处理只涉及文本处理，不涉及语音处理。（）2.词向量模型可以将文本中的词表示为向量形式。（）3.所有的机器学习算法都适用于自然语言处理任务。（）4.文本分类任务只能得到一个分类结果。（）5.命名实体识别和词性标注是相同的任务。（）6.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。（）7.文本摘要的目的是缩短文本长度，保留关键信息。（）8.情感分析只能判断文本是积极还是消极。（）9.自然语言处理中的数据不需要进行预处理。（）10.Transformer模型不适合处理长序列文本。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述词向量的作用。2.什么是文本预处理，包含哪些步骤？3.简述Transformer模型的核心组件。4.如何评估一个文本分类模型的性能？讨论题（每题5分，共4题）1.讨论自然语言处理在智能客服中的应用及挑战。2.探讨深度学习和传统机器学习在自然语言处理中的优劣。3.分析当前自然语言处理技术在处理多语言文本时面临的问题。4.讨论如何提高文本生成模型的质量。答案单项选择题答案1.B2.B3.A4.B5.C6.D7.B8.A9.A10.B多项选择题答案1.ABD2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABD6.ABCD7.AB8.AB9.ABC10.ABCD判断题答案1.×2.√3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.×10.×简答题答案1.词向量可将词表示为向量，捕捉语义信息，便于计算词间相似度，还能降低维度，用于后续机器学习或深度学习任务。2.文本预处理是对原始文本进行清洗和转换。步骤有分词、去除停用词、词干提取、词性标注等，让文本适合模型处理。3.核心组件有多头注意力机制，用于捕捉不同位置词的依赖关系；前馈神经网络；层归一化，稳定训练；位置编码，提供词的位置信息。4.可用准确率衡量整体分类正确比例；召回率看正样本被正确预测比例；F1值综合准确率和召回率；还可看混淆矩阵。讨论题答案1.应用：自动回复、问题分类等。挑战：理解复杂语义、处理模糊问题、处理多轮对话等。2.深度学习能自动提取特征，适合大数据，但训练资源需求大；传统机器学习可解释性强