大模型训练数据清洗师岗位招聘考试试卷及答案

大模型训练数据清洗师岗位招聘考试试卷及答案试卷部分一、填空题（共10题，每题1分）1.大模型训练数据清洗中，去除重复样本的常用方法有______、基于相似度去重等。2.数据清洗的基本步骤包括数据预处理、______、缺失值处理、异常值处理等。3.处理数值型缺失值常用的填充方法有均值填充、中位数填充、______等。4.大模型训练数据需满足的核心要求包括准确性、______、时效性、安全性。5.文本数据清洗中，去除HTML标签常用的工具是______、正则表达式。6.数据一致性检查的目的是确保数据的______、格式一致性。7.处理分类变量缺失值常用的填充方法有众数填充、______等。8.大模型训练数据中的敏感信息包括个人隐私、______、涉密内容。9.文本数据清洗中，去除停用词常用的库有______、jieba停用词表。10.数据清洗后需进行______，验证清洗效果。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.以下不属于大模型训练数据清洗步骤的是？A.数据标注B.重复值处理C.缺失值处理D.噪声处理2.处理数值型异常值时，最常用的方法是？A.直接删除B.均值替换C.箱线图法D.众数替换3.文本数据清洗中，去除标点符号的主要目的是？A.减少数据量B.提高训练效率C.避免无关干扰D.统一格式4.以下哪种数据类型一般不需要格式转换？A.日期型B.数值型C.字符串型D.布尔型5.大模型训练数据中，属于噪声的是？A.重复的用户评论B.真实新闻报道C.准确学术文献D.合法公开数据6.连续型变量偏态分布时，缺失值填充宜用？A.均值B.中位数C.众数D.模型预测7.文本分词的主要目的是？A.去除停用词B.提取关键词C.方便语义理解D.统一格式8.大规模数据清洗常用工具是？A.PandasB.ExcelC.WordD.PowerPoint9.大模型训练数据安全性要求不包括？A.去敏感化B.数据加密C.保留原始数据D.权限控制10.数据清洗后评估质量的指标是？A.准确率B.召回率C.重复率D.F1值三、多项选择题（共10题，每题2分）1.大模型训练数据清洗的核心目标包括？A.提高准确性B.增强多样性C.降低噪声D.提升安全性2.文本数据清洗常用操作有？A.去除HTML标签B.分词C.去除停用词D.格式统一3.缺失值处理方法包括？A.均值填充B.中位数填充C.模型预测D.直接删除4.大模型训练数据中的敏感信息有？A.身份证号B.商业机密C.涉密内容D.公开年报5.数据清洗工具包括？A.PandasB.SparkC.BeautifulSoupD.NLTK6.异常值处理方法有？A.箱线图法B.Z-score法C.直接删除D.均值替换7.大模型训练数据需满足的要求有？A.准确性B.多样性C.时效性D.合规性8.文本数据噪声去除操作有？A.去除乱码B.去除特殊符号C.去除重复文本D.去除停用词9.数据一致性检查内容包括？A.格式一致性B.逻辑一致性C.数值范围一致性D.内容唯一性10.数据质量评估指标有？A.重复率B.缺失率C.噪声率D.准确率四、判断题（共10题，每题2分）1.大模型训练数据中，所有缺失值都需要填充。（）2.文本分词必须使用jieba库。（）3.Z-score法适用于正态分布的数值型异常值处理。（）4.大模型训练数据不需要考虑时效性。（）5.数据清洗后可直接删除原始数据。（）6.去除停用词不会影响文本语义。（）7.哈希去重适用于大规模重复数据。（）8.敏感信息需完全从训练数据中删除。（）9.数据清洗步骤可任意调整。（）10.数值型数据格式转换不需要考虑精度。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述大模型训练数据缺失值处理的常用方法及适用场景。2.文本数据清洗中，去除停用词的注意事项有哪些？3.大模型训练数据中，如何处理重复样本？4.简述大模型训练数据的安全性清洗要求。六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何平衡大模型训练数据的多样性与质量？2.如何处理大模型训练文本数据中的“语义噪声”？答案部分一、填空题答案1.哈希去重2.噪声处理3.众数填充（或插值法）4.多样性5.BeautifulSoup6.逻辑一致性7.模型预测填充8.商业机密9.NLTK10.数据质量评估二、单项选择题答案1.A2.C3.C4.D5.A6.B7.C8.A9.C10.C三、多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABC四、判断题答案1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.√8.√9.×10.×五、简答题答案1.缺失值处理方法及场景：①直接删除（缺失比例<5%且随机）；②均值填充（连续变量正态分布）；③中位数填充（连续变量偏态分布）；④众数填充（分类变量）；⑤模型预测填充（缺失比例高、变量关联强）。例如年龄缺失与收入关联时用回归预测，低比例缺失可直接删除，避免引入偏差。2.去除停用词注意事项：①适配领域（法律文本需调整停用词）；②保留语义关键停用词（如“不”“没有”）；③多语言用对应词表；④分词后去除；⑤评估对模型的影响（情感分析需保留否定词）。若误删“不喜欢”的“不”，会导致语义反转。3.重复样本处理：①哈希去重（大规模数据，计算哈希值删除重复）；②相似度去重（文本用Jaccard系数删除高度相似）；③规则去重（按用户ID+时间戳判断）。需备份原始标识，避免误删语义不同的重复样本，大规模用Spark提高效率。4.安全性清洗要求：①敏感信息脱敏（身份证掩码、删除涉密内容）；②数据加密（存储传输加密）；③权限控制（仅授权访问）；④合规检查（符合《个人信息保护法》等）；⑤数据备份（保留清洗前后备份）。例如手机号掩码为1381234。六、讨论题答案1.平衡多样性与质量：①分层采集：从权威多元渠道取数据，优先高质量来源；②质量过滤：对多样性数据去重、去噪声；③抽样标注：验证内容准确性；④动态调整：补充低覆盖领域的高质量数据，删除低质量多样性数据。例如医疗领域补充权威文献