2025年自然语言处理工程师(初级)模拟试卷及答案解析

2025年自然语言处理工程师(初级)模拟试卷及答案解析一、单项选择题（每题2分，共20分。每题只有一个正确答案，错选、多选、不选均不得分）1.在Transformer架构中，用于捕捉序列位置信息的核心组件是A.多头注意力B.层归一化C.正弦位置编码D.可学习词嵌入答案：C解析：Transformer本身不含递归或卷积，需显式注入位置信息。正弦位置编码通过不同频率的正弦、余弦函数为每个位置生成唯一向量，与词向量相加后送入后续层，既保证位置可区分，又支持外推到更长序列。2.中文文本中“南京市长江大桥”出现分词边界歧义，以下哪种方法最能在无词典条件下缓解该问题？A.前向最大匹配B.后向最大匹配C.基于子词（Subword）的BPE编码D.Ngram语言模型重打分答案：C解析：BPE通过统计高频字节对迭代合并，生成子词单元，无需人工词典即可将“南京市”“南京”“市长”“长江大桥”等可能片段编码为独立子词，天然保留多粒度信息，有效缓解歧义。3.在BERT预训练中，MaskedLM掩码比例设为15%，其中80%用[MASK]、10%用随机词、10%保持原词。保持原词的主要目的是A.加速收敛B.降低显存占用C.缓解预训练与微调阶段[MASK]分布不一致D.增加负样本多样性答案：C解析：微调阶段输入不含[MASK]，若预训练100%替换为[MASK]，会导致表示偏移。10%保持原词使模型见过“未被掩码的上下文”，缩小两阶段差异，提升微调稳定性。4.使用交叉熵损失训练文本生成模型时，若目标序列含大量重复词“非常”，模型出现过度复制，优先尝试的修正策略是A.增大学习率B.加入Coverage机制C.改用MSE损失D.增加Dropout比率答案：B解析：Coverage通过累加已生成词的注意力权重，对重复区域施加惩罚，直接抑制复制，是文本摘要与机器翻译中缓解重复的经典手段。5.在Fewshot场景下，为Prompttuning选择verbalizer（标签词映射）时，最关键评估指标是A.词频B.词向量模长C.标签词在下游任务训练集上的区分度D.词性答案：C解析：Verbalizer将类别映射到自然语言标签词，其区分度直接决定模型对类别的判别能力。通过小规模验证集计算标签词预测准确率，可快速筛选最优映射。6.当使用ALBERT替代BERT时，以下哪项技术最直接降低参数量？A.跨层参数共享B.FactorizedembeddingC.SentenceOrderPredictionD.相对位置编码答案：A解析：ALBERT将12层或24层Transformer共享同一套参数，使层数增加不再线性增加参数量，是压缩模型的核心。7.在中文拼写纠错任务中，将“载止日期”纠正为“截止日期”属于A.音近错误B.形近错误C.义近错误D.语法错误答案：A解析：“载”与“截”拼音分别为zǎi与jié，声母韵母均不同，但方言或快速输入时可能出现“zai”与“jie”混淆，归为音近错误。8.使用BeamSearch解码时，若beamwidth=3，每一步保留3个候选，最终可能输出的路径数是A.3B.3^T（T为序列长度）C.3×TD.3！答案：A解析：BeamSearch每步仅保留得分Top3的序列，最终输出得分最高的1条路径，因此对外仅返回1条，但内部中间状态最多同时维护3条。9.在文本分类任务中，将预训练词向量（如Word2Vec）与字符向量拼接后输入CNN，主要目的是A.减少OOVB.引入亚词级特征C.降低训练难度D.加速推理答案：B解析：字符向量可捕捉词内形态（如前缀、后缀），与词向量互补，增强模型对罕见词或拼写变体的鲁棒性。10.当使用混合精度训练（FP16）时，以下哪项操作最能防止梯度下溢？A.动态损失缩放B.权重衰减C.梯度裁剪D.学习率预热答案：A解析：FP16动态损失缩放将损失乘以可缩放因子，反向传播后缩放梯度回正常范围，避免极小梯度在FP16下直接归零。二、多项选择题（每题3分，共15分。每题至少有两个正确答案，多选、少选、错选均不得分）11.以下哪些技术可直接缓解文本生成中的ExposureBias？A.ScheduledSamplingB.TeacherForcingC.Reinforce算法D.WordlevelDropout答案：A、C解析：ScheduledSampling在训练时逐步用模型自身输出替代真实词，缩小训练与测试分布差异；Reinforce直接优化序列级奖励，无需依赖真实前缀，均属于暴露偏差的经典解决方案。12.关于LayerNorm与BatchNorm差异，下列说法正确的有A.LayerNorm沿特征维度归一化B.BatchNorm依赖batchsizeC.LayerNorm对RNN更友好D.BatchNorm在推理时使用移动平均统计量答案：A、B、C、D解析：LayerNorm对每条样本独立计算均值方差，不依赖batch，适合动态长度RNN；BatchNorm需维护全局滑动平均，推理阶段使用。13.在中文NER中，以下哪些标签体系支持嵌套实体？A.BIOB.BIESOC.NestedBIOD.PointerNetwork标注答案：C、D解析：NestedBIO为每层实体分配独立标签序列；PointerNetwork通过起止指针组合可识别任意嵌套。14.以下哪些做法可能提升BERT在长文档（>512token）上的分类效果？A.滑动窗口+投票B.使用LongformerC.截断首尾D.层次化编码（句子→文档）答案：A、B、D解析：截断首尾会丢失关键信息；滑动窗口、Longformer稀疏注意力、层次编码均能有效处理长文本。15.在模型蒸馏中，以下哪些损失项常被联合优化？A.Softlogits蒸馏损失B.硬标签交叉熵C.中间层隐状态均方误差D.对抗损失答案：A、B、C解析：典型蒸馏联合优化教师软标签、学生硬标签及中间层特征对齐，对抗损失非必需。三、填空题（每空2分，共20分）16.Transformer注意力计算中，Q与K^T相乘后除以________，再经Softmax得到权重矩阵。答案：√d_k解析：缩放因子防止点积过大导致梯度消失，d_k为Query向量维度。17.在BERT预训练语料构建时，采用________比例随机替换句子顺序，以训练模型判断句子连贯性。答案：0.5解析：NextSentencePrediction任务中，50%相邻、50%随机，使模型学会句子关系。18.使用CRF层进行序列标注时，损失函数为________路径得分与真实路径得分之差。答案：所有可能解析：CRF最大化真实路径得分相对所有路径的对数似然，需计算配分函数。19.当使用ALBERT的Factorizedembedding时，词嵌入维度E与隐藏维度H满足________关系。答案：E≪H解析：ALBERT将V×H矩阵分解为V×E与E×H，减少参数量，通常E=128，H=768。20.在文本对抗样本生成中，将“很好”替换为“相当地好”属于________攻击方式。答案：释义替换解析：保持语义不变，通过同义改写欺骗模型，属于黑盒查询攻击常见策略。21.使用F1score评估NER时，实体级F1要求预测实体与真实实体的________和________完全匹配。答案：边界；类型解析：仅当实体起止位置及类别均正确才计为TP。22.在Prompt模板“[X]overallitwas[Z]”中，[Z]称为________。答案：答案空间映射词/verbalizer解析：[Z]对应候选标签词，如“great”“terrible”，用于将语言模型输出映射为分类结果。23.当使用混合专家模型（MoE）时，门控网络根据输入选择Top________专家进行计算。答案：k（通常k=1或2）解析：Topk稀疏激活保证计算效率，同时实现模型容量扩展。24.在文本去重任务中，MinHash算法通过________签名估算集合相似度。答案：局部敏感哈希解析：MinHash保持Jaccard相似度，签名等长，可快速估算大规模文档重复率。25.使用Reinforce算法训练生成模型时，为降低方差，常引入________基线。答案：自批判/平均奖励/可学习解析：减去基线减少梯度方差，自批判使用自身贪婪解码得分作为基线，效果显著。四、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）26.Word2Vec使用负采样时，负样本数量越多，词向量质量一定越好。答案：×解析：负样本过多会引入噪声且增加计算，需折中选择，通常5–20。27.LayerNorm在Transformer中位于残差连接之后。答案：×解析：PreNorm结构将LayerNorm置于残差块内，Transformer原始论文为PostNorm，但后续改进普遍采用PreNorm以缓解梯度消失。28.GPT系列采用单向Transformer解码器，因此无法用于文本分类。答案：×解析：单向仅限制注意力掩码，可将[CLS]放句末或取最后隐藏状态做分类。29.在中文分词中，基于字符的BiLSTMCRF模型能直接输出BMES标签，无需词典。答案：√解析：字符级序列标注可端到端学习分词边界，无需外部词典。30.ELECTRA使用生成器判别器框架，其判别器任务为区分输入词是否被生成器替换。答案：√解析：ELECTRA通过替换token检测（RTD）预训练，效率高于MLM。31.使用更大batchsize训练Transformer，一定需要线性缩放学习率。答案：×解析：线性缩放原则适用于同步SGD，但需配合预热与梯度累积，并非绝对。32.在文本摘要中，ROUGE1衡量unigram召回率，ROUGEL衡量最长公共子序列。答案：√解析：ROUGE1基于unigram，ROUGEL基于LCS，兼顾顺序。33.当使用混合专家模型时，若门控网络总是选择同一专家，则出现“专家崩塌”。答案：√解析：门控分布熵过低导致少数专家过度激活，需加负载均衡损失。34.在Prompttuning中，模板长度越长，模型效果一定越好。答案：×解析：过长模板引入噪声且增加优化难度，需搜索最优长度。35.使用FP16推理时，模型精度必然下降。答案：×解析：若训练阶段已做量化感知或保持关键层FP32，推理精度可无损。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述Transformer中MultiHeadAttention计算流程，并说明多头机制为何能提升表达能力。答案与解析：流程：1)对输入X分别线性投影为Q、K、V矩阵，维度均为d_model；2)将Q、K、V按头数h均分，得到h组(Q_i,K_i,V_i)，每组维度d_k=d_model/h；3)每组独立计算ScaledDotProductAttention：Attention(Q_i,K_i,V_i)=Softmax(Q_iK_i^T/√d_k)V_i；4)拼接h个输出，经线性投影得最终输出。提升原因：多头允许模型同时关注不同子空间信息，类似卷积多通道，增强对复杂依赖的捕捉；不同头可分别聚焦短距、长距、句法、语义关系，提升表达容量与鲁棒性。37.对比BERT与GPT在预训练目标、模型结构、下游适配三方面的差异，并举例说明各自适用场景。答案与解析：预训练目标：BERT采用双向MLM+NSP，利用上下文预测被掩码词；GPT采用单向LM，按左到右生成式预测下一词。模型结构：BERT用双向Transformer编码器，GPT用单向Transformer解码器（掩码未来）。下游适配：BERT在输入端加入任务特定标记或句对，取[CLS]或token表示做分类/序列标注；GPT通过微调或Prompt做生成、问答、续写。场景：BERT适合理解任务，如情感分析、NER、阅读理解；GPT适合生成任务，如对话、故事续写、代码生成。举例：电商评论情感分类用BERT；智能客服对话系统用GPT。38.给定一个文本分类数据集，其中正负样本比例1:9，且负例内部含多种细分类别。请提出一种两阶段训练策略，并解释如何缓解类别不平衡与负例异构问题。答案与解析：策略：阶段一：在全部数据上训练初始模型，采用类别加权交叉熵（正例权重9，负例1），并加入FocalLoss调节易难分样本；阶段二：将负例按聚类或规则划分为k个子类别，构建(k+1)类分类器（正例+负例子类），使用迁移学习加载阶段一权重，再微调。缓解不平衡：加权损失与FocalLoss使模型关注少数正例；缓解异构：负例子类化使决策边界更精细，提升整体Recall与F1。六、计算与推导题（共31分）39.（10分）假设Transformer单头注意力维度d_k=64，输入序列长度n=10，batch=1，计算标准点积注意力中QK^T乘法所需浮点运算量（FLOPs），并说明若采用FlashAttention如何降低内存峰值。答案：QK^T为(n×d_k)·(d_k×n)=n×d_k×n=10×64×10=6400次乘加，即12800FLOPs（乘与加各算一次）。FlashAttention通过分块（tiling）将注意力矩阵按块计算并即时写入输出，避免实例化n×n=100的注意力矩阵，内存峰值从O(n^2)降至O(n×block_size)，显著减少HBM读写。40.（10分）给定标签序列BPERIPEROBLOCO，模型预测序列BPERIPERBLOCOO，请实体级计算Precision、Recall、F1。答案：真实实体：(0,1)PER，(3)LOC；预测实体：(0,1)PER，(2)LOC。TP=1（PER正确），FP=1（LOC边界错），FN=1（LOC漏检）。Precision=TP/(TP+FP)=1/2=0.5；Recall=TP/(TP+FN)=1/2=0.5；F1=2×0.5×0.5/(0.5+0.5)=0.5。41.（11分）假设使用二元交叉熵损失训练一个情感分类器，正例（positive）先验p=0.25。若模型对某样本预测为正概率0.9，真实标签为正，计算该样本损失；进一步，若采用FocalLoss（γ=2），再计算损失。答案：二元交叉熵：L_ce=−log(0.9)=0.1054FocalLoss：L_fl=−(1−0.9)^2log(0.9)=−0.01×(−0.1054)=0.001054解析：FocalLoss通过(1−p_t)^γ降低易分样本权重，使训练聚焦难例，损失值显著减小。七、编程与实战题（共30分）42.（15分）请用PyTorch实现一个基于字符级BiLSTMCRF的中文分词模型核心部分，要求：a)定义CRF类，含前向算法与负对数似然损失；b)给出BiLSTM输出到CRF的维度衔接；c)提供一段伪数据训练循环（含mask处理）。答案与解析：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nn.utils.rnnimportpack_padded_sequence,pad_packed_sequenceclassCRF(nn.Module):def__init__(self,num_tags,batch_first=True):super().__init__()self.num_tags=num_tagsself.batch_first=batch_firstself.trans=nn.Parameter(torch.randn(num_tags,num_tags))self.start_trans=nn.Parameter(torch.randn(num_tags))self.end_trans=nn.Parameter(torch.randn(num_tags))self.reset_params()defreset_params(self):nn.init.uniform_(self.trans,0.1,0.1)nn.init.uniform_(self.start_trans,0.1,0.1)nn.init.uniform_(self.end_trans,0.1,0.1)def_forward_alg(self,feats,mask):batch_size,seq_len,num_tags=feats.size()alpha=torch.full((batch_size,num_tags),1e4,device=feats.device)alpha[:,0]=self.start_trans+feats[:,0,0]fortinrange(1,seq_len):emit_score=feats[:,t].unsqueeze(1)trans_score=self.trans.unsqueeze(0)next_tag=alpha.unsqueeze(2)+emit_score+trans_scorealpha=torch.logsumexp(next_tag,dim=1)mask[:,t].unsqueeze(1)+alpha(1mask[:,t]).unsqueeze(1)alpha=alpha+self.end_trans.unsqueeze(0)returntorch.logsumexp(alpha,dim=1)def_score_sentence(self,feats,tags,mask):batch_size,seq_len=tags.size()score=self.start_trans[tags[:,0]]score=score+feats[:,0,:].gather(1,tags[:,0].unsqueeze(1)).squeeze()fortinrange(1,seq_len):score=score+self.trans[tags[:,t1],tags[:,t]]mask[:,t]+\feats[:,t,:].gather(1,tags[:,t].unsqueeze(1)).squeeze()mask[:,t]last_tag_indices=mask.sum(dim=1)1last_tags=tags.gather(1,last_tag_indices.unsqueeze(1)).squeeze()score=score+self.end_trans[last_tags]returnscoredefneg_log_likelihood(self,feats,tags,mask):forward=self._forward_alg(feats,mask)gold=self._score_sentence(feats,tags,mask)return(forwardgold).mean()classBiLSTM_CRF(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,emb_dim,hidden_dim,num_tags):super().__init__()self.embed=nn.Embedding(vocab_size,emb_dim)self.lstm=nn.LSTM(emb_dim,hidden_dim//2,num_layers=1,bidirectional=True,batch_first=True)self.hidden_to_tag=nn.Linear(hidden_dim,num_tags)self.crf=CRF(num_tags,batch_first=True)defforward(self,x,lengths):emb=self.embed(x)packed=pack_padded_sequence(emb,lengths,batch_first=True,enforce_sorted=False)lstm_out,_=self.lstm(packed)lstm_out,_=pad_packed_sequence(lstm_out,batch_first=True)feats=self.hidden_to_tag(lstm_out)returnfeats伪训练循环device=torch.device('cuda')model=BiLSTM_CRF(vocab_size=1000,emb_dim=100,hidden_dim=200,num_tags=4).to(device)optimizer=torch.optim