2025年自然语言处理题库及答案

2025年自然语言处理题库及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在Transformer架构中，ScaledDotProductAttention的缩放因子为A.√d_kB.d_kC.1/√d_kD.d_v答案：A解析：为防止点积结果过大导致softmax梯度消失，QK^T需除以√d_k，d_k为Query向量的维度。2.下列哪项技术最早将预训练+微调范式引入NLP？A.Word2VecB.ELMoC.GPT1D.BERT答案：C解析：GPT12018年提出“GenerativePretraining”，首次在NLP中系统验证预训练+微调的迁移效果，早于BERT。3.在中文BERT中，为了适配繁简混合语料，最常采用的字符级分词策略是A.SentencePieceunigramB.jieba精确模式C.字+词混合粒度D.纯词粒度答案：A解析：SentencePieceunigram模型无需预分词，可直接输出繁简兼容的子词，避免OOV。4.当使用ALBERT替代BERT时，以下哪项操作直接降低了参数量？A.跨层参数共享B.FactorizedembeddingC.SOP任务D.以上全部答案：D解析：ALBERT通过共享层、分解Embedding、替换NSP为SOP，综合减少参数量与训练时间。5.在文本风格迁移任务中，若采用“无平行语料”设置，最常用的训练信号是A.重构损失+对抗损失B.最大似然估计C.最小风险训练D.交叉熵+CTC答案：A解析：无平行数据时，模型通过自重构保证内容保留，通过判别器对抗损失保证风格迁移。6.使用RougeL评价摘要时，匹配单元基于A.ngram共现B.最长公共子序列C.编辑距离D.依存路径答案：B解析：RougeL以最长公共子序列（LCS）长度计算召回与F1，兼顾顺序信息。7.在对话系统安全回复检测中，以下哪种数据增强方式对“隐性歧视”检出率提升最大？A.同义词替换B.回译C.模板对抗生成D.随机丢弃答案：C解析：模板对抗可定向生成含隐性歧视的句子，扩充难负例，提升模型鲁棒性。8.若将RoBERTalarge用于长文本（>2048token），需最先考虑的改进是A.增大学习率B.使用Longformer稀疏注意力C.增加warmup步数D.改用AdamWβ2=0.9答案：B解析：RoBERTa采用全连接注意力，长文本显存平方增长；Longformer滑动窗口+全局注意力可线性扩展。9.在知识图谱嵌入中，ComplEx模型可捕获的关系模式是A.对称/反对称B.组合C.逆D.以上全部答案：D解析：ComplEx使用复数嵌入，通过共轭操作天然支持对称、反对称、逆与组合模式。10.当使用混合精度训练FP16时，下列哪项操作最可能防止梯度下溢？A.LossscalingB.GradientclippingC.权重衰减D.EMA答案：A解析：FP16下梯度<2^24会归零；Lossscaling先放大loss再反向，避免下溢。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.以下哪些方法可直接缓解BERT在中文命名实体识别上的“边界切分”错误？A.引入词汇增强（LexiconAugmented）B.使用CRF输出层C.采用spanbasedNERD.预训练阶段加入WWM策略答案：A、C、D解析：CRF仅优化标签转移，不直接改善边界；词汇增强与spanbased显式利用词边界；WWM让模型学习完整词掩码，提升边界感知。12.关于PromptTuning，下列说法正确的是A.离散模板搜索属于PromptTuningB.Ptuningv2在输入层插入可训练伪tokenC.PromptTuning参数量一定小于AdapterTuningD.零样本推理时PromptTuning无需任何梯度更新答案：A、B、D解析：Adapter需插入额外模块，参数量常高于纯PromptEmbedding；C错误。13.在机器翻译中，使用BLEURT作为指标的优势包括A.基于多语言预训练，跨语对稳定B.可捕获语义相似度而非字面重合C.与人工相关度高于BLEU4D.无需参考译文即可计算答案：A、B、C解析：BLEURT仍需参考译文，D错误。14.下列哪些技术可降低文本生成中的“重复解码”现象？A.重复惩罚（repetitionpenalty）B.采样时设置no_repeat_ngram_sizeC.使用ContrastiveSearchD.增大beamsize答案：A、B、C解析：beamsize过大易复制高频片段，反而加剧重复。15.关于对比学习在句子表示中的应用，正确的有A.SimCSE使用dropout作为正样本对B.温度参数τ越小，分布越尖锐C.批内负样本越多，效果一定越好D.梯度累积可模拟大批次答案：A、B、D解析：负样本过多引入假负例，效果可能下降，C错误。三、填空题（每空2分，共20分）16.在Transformer中，位置编码的维度与________相同，以保证相加兼容。答案：词向量维度d_model解析：位置编码需逐元素加到词向量，故维度一致。17.BERT的掩码语言模型在15%被选中token中，有________%被替换为随机token，________%保持不变。答案：10；10解析：80%替换为[MASK]，10%随机，10%原token。18.当使用FocalLoss解决NER类别不平衡时，调制因子γ>0会________易分样本的权重。答案：降低解析：FocalLoss通过(1p)^γ抑制高置信度样本，聚焦难例。19.在对话状态跟踪中，槽值若采用“跨域可迁移”表示，通常将槽名与槽值编码进________空间。答案：共享语义（或共享embedding）解析：共享空间使新域槽值无需重新训练即可匹配。20.使用ReZero初始化Transformer时，残差分支乘的可学习参数初始值为________。答案：0解析：ReZero将残差乘以α，初始α=0，保证训练初期恒等映射，稳定深层梯度。21.在文本对抗训练FGM中，扰动范数约束通常选择________范数。答案：L2解析：FGM沿梯度方向加扰动，约束L2范数防止扰动过大。22.若将GPT3175B模型量化为INT8，权重元素从32bit压缩到8bit，理论上存储减少________倍。答案：4解析：32/8=4，实际因零点和缩放还需额外空间，略小于4。23.在RAG模型中，检索器与生成器联合训练时，为离散检索段可导，常采用________技巧。答案：REINFORCE/SCST（策略梯度）解析：检索不可导，通过强化学习将检索视为动作，用奖励信号回传梯度。24.使用ALBERT对中文文本进行预训练，若词汇表大小为30000，嵌入维度128，因式分解后投影维度为768，则嵌入层参数量减少________倍。答案：64解析：原参数量30000×768，分解后30000×128+128×768，比值≈64。25.在零样本跨语言迁移中，将英文模板“TranslatetoChinese:X”直接用于德文，性能下降主因是________。答案：模板语言与输入语言不一致导致分布外解析：提示语言与输入语言错配，使预训练多语言对齐失效。四、判断题（每题1分，共10分）26.使用LayerNorm前后，Transformer中同一token的表示范数保持不变。答案：错误解析：LayerNorm重新缩放平移，范数通常改变。27.ELECTRA采用生成器判别器框架，其判别器任务为区分“真实token”与“生成器替换token”。答案：正确解析：ELECTRA用替换token检测（RTD）替代MLM，提高效率。28.在中文分词中，使用BIO标注比BMES标注更节省标签空间。答案：正确解析：BIO仅B、I、O三标签，BMES四标签。29.将ReLU替换为GELU一定会提升BERT在下游任务的表现。答案：错误解析：激活函数影响非线性，但任务差异大，未必“一定”提升。30.对比学习损失InfoNCE是交叉熵的特例。答案：正确解析：InfoNCE可视为(K+1)类分类的交叉熵，正样本为1类，负样本为其余K类。31.在文本分类中，使用Mixup数据增强需保证混合比例λ与标签y的线性插值一致。答案：正确解析：Mixup对onehot标签同样线性插值，保持一致性。32.使用beamsearch解码时，beamsize=1等价于贪心解码。答案：正确解析：beam=1仅保留最高分1条路径，即贪心。33.将GPT的causalmask替换为双向mask，即可直接用于BERT式预训练。答案：错误解析：还需更换训练目标为MLM，并去掉下句预测或替换为NSP/SOP。34.在Transformer中，QK^T的数值范围随d_k增大而减小。答案：错误解析：方差随d_k线性增大，故需缩放。35.使用梯度累积时，等效批次大小=accumulationsteps×GPU批次大小。答案：正确解析：梯度累积将多步梯度求平均再更新，等效大批次。五、简答题（每题8分，共40分）36.描述如何在不改变模型结构的前提下，仅通过修改注意力掩码，使BERT支持任意长度文档的片段级训练，并说明训练与推理阶段的掩码差异。答案：训练阶段：将长文档切分为固定长度片段（如512token），每个片段独立添加[CLS]与[SEP]，注意力掩码为全1方阵；跨片段不共享信息。为让模型感知片段顺序，在片段间添加可学习“段落嵌入”加到tokenembedding。推理阶段：采用滑动窗口，窗口间重叠一半长度，掩码仍为局部方阵；对需整篇表示的任务，将各窗口[CLS]输出做均值池化。解析：仅改掩码与位置嵌入，无需稀疏注意力即可扩展长度，但窗口间无全局交互，性能略降。37.解释“温度采样”中温度系数T→0与T→∞时的采样行为，并给出T对生成多样性与质量的影响曲线示意。答案：T→0：分布趋近onehot，采样退化为贪心解码，多样性最低。T→∞：分布趋近均匀，采样完全随机，质量最低。曲线：横轴T从0到2，纵轴为BLEU与SelfBLEU；BLEU随T增大单调降，SelfBLEU单调升，交点处为质量多样性平衡点。解析：温度通过softmax缩放logits，调节峰值锐度，实现质量与多样性权衡。38.对比“细粒度情感分析”与“属性级情感分析”在标注体系、建模目标与评价指标上的差异。答案：标注体系：细粒度需标注情感持有者、情感表达、情感原因；属性级仅需标注（属性，情感极性）。建模目标：前者输出三元组（持有者，情感，原因），后者输出（属性，极性）。评价指标：前者采用三元组F1，后者采用属性级准确率/宏F1。解析：细粒度更复杂，需联合抽取多个元素；属性级聚焦“属性情感”对，任务粒度不同。39.说明如何使用“控制码”方法在GPT2中实现多风格生成，并给出训练数据构造与损失修改细节。答案：训练数据：每段文本前插入风格控制码token，如<romantic>、<news>，再跟原文。损失：仅计算原文token交叉熵，控制码token参与attention但不计损失，防止模型学会复制控制码。推理：输入指定控制码即可采样对应风格。解析：控制码作为条件上下文，无需修改模型结构，实现零样本风格切换。40.阐述“课程对比学习”在句子表示训练中的实施步骤，并解释为何能缓解早期训练崩溃。答案：步骤：1）按句子长度或难度排序，构建课程；2）训练初期仅使用简单正样本对（短句、高频句）；3）随训练逐步加入难负样本与长句；4）对比损失温度τ随课程递增，防止初期梯度爆炸。原因：早期模型表示随机，难负样本易引入假负例导致崩溃；课程策略让模型先学习粗略分布，再细化边界，稳定训练。解析：课程学习由易到难，与对比学习渐进扩大负样本空间契合，提升收敛稳定性。六、综合应用题（共35分）41.（15分）某企业需构建“中文合同条款抽取”模型，数据含1000份标注合同，每份平均3k字，条款类型15类，存在严重长尾（最多类占35%，最少0.8%）。(1)给出数据预处理与负样本构造方案；(2)设计模型架构，需利用预训练模型并解决长文本与类别不平衡；(3)给出评价指标与实验对比基线。答案：(1)预处理：将合同按段落切分，滑动窗口512token，重叠128；负样本：随机抽取不含任何条款的窗口作为“O”类，比例与正样本1:1；使用标签平滑ε=0.1缓解过拟。(2)模型：Longformerbase+CRF；为每类条款引入可学习“类别提示”token，拼接到[CLS]后，作为辅助任务预测类别先验；损失采用FocalLossγ=2，α=0.25；长文本采用梯度检查点节省显存。(3)指标：宏F1、微F1、每类F1；绘制PR曲线计算AUC；基线：BERTbase+CRF、RoBERTawwmext+CRF、BiLSTMCRF；实验显示Longformer+Focal宏F1提升4.7%，长尾类召回提升9.2%。解析：滑动窗口保证长文本覆盖；Focal+CRF联合优化序列与不平衡；类别提示提供先验，提升少样本表现。42.（20分）阅读下列代码片段，指出三处隐藏错误并给出修正方案，使其能在单机四卡训练千亿级模型时激活checkpoint+ZeRO3并行。（代码略，以下为文字描述关键行）错误1：model=torch.nn.DataParallel(model)错误2：deepspeed.initialize(model,optimizer,config_params={"zero_optimization":{"stage":2}})错误3：loss.backward()后未执行model.step()答案：错误1：DataParallel与ZeRO冲突，应改用DistributedDataParallel；修正：初始化进程组后torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[local_rank])。错误2：ZeRO3需设置stage=3，并开启parampartitioning；修正：config中"stage":3,"offload_param":{"device":"cpu"}。错误3：DeepSpeed引擎封装step，应使用engine.backward(loss)与engine.step()；修正：移除原始loss.backward()与optimizer.step()，统一由engine管理。解析：ZeRO3需DDP收集梯度并分区参数，DataParallel无法支持；stage=2仅优化器状态分区，不足以训练千亿模型；DeepSpeed引擎接管梯度累积与更新，避免冲突。七、计算与推导题（共30分）43.（10分）给定Transformer单头注意力，d_k=64，输入Q、K、V∈R^{n×d_k}，n=1024，batch=8，计算标准