2026年人工智能与机器学习进阶考试题库自然语言处理

2026年人工智能与机器学习进阶考试题库自然语言处理一、单选题（共5题，每题2分）说明：以下每题只有一个最符合题意的选项。1.在中文文本分词中，以下哪种方法在处理新词发现时表现最优？A.基于规则的分词B.基于统计的分词（如HMM）C.基于词典的分词D.基于深度学习的分词（如BERT）2.下列哪项不属于自然语言处理中的词性标注任务的应用场景？A.机器翻译B.情感分析C.信息抽取D.语音识别3.在命名实体识别（NER）任务中，哪种标注方法常用于无监督或半监督场景？A.BIO标注B.IO标注C.IOBES标注D.聚类标注4.中文语境下，以下哪种技术对解决词义消歧问题效果最显著？A.词向量（Word2Vec）B.主题模型（LDA）C.上下文嵌入（ELMo）D.基于规则的方法5.在文本分类任务中，以下哪种模型对长文本依赖性更强？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.循环神经网络（RNN）D.Transformer二、多选题（共5题，每题3分）说明：以下每题至少有两个符合题意的选项，多选或少选均不得分。6.以下哪些是中文文本预处理中的常见步骤？A.去除停用词B.分词C.词性标注D.拼音转换E.繁简转换7.在机器翻译中，以下哪些技术有助于提升翻译质量？A.预训练语言模型（如T5）B.对齐模型C.词典翻译D.语法规则约束E.源语言特征提取8.以下哪些属于自然语言处理中的情感分析应用场景？A.网络舆情监控B.产品评论分析C.健康医疗咨询D.金融风险评估E.社交媒体趋势预测9.在命名实体识别（NER）中，以下哪些是影响模型性能的关键因素？A.数据标注质量B.模型架构C.特征工程D.词典覆盖度E.搭配特征10.以下哪些技术可用于解决中文文本中的歧义问题？A.上下文嵌入（BERT）B.主题模型（LDA）C.词典消歧D.语法分析E.语义角色标注三、判断题（共5题，每题2分）说明：以下每题判断对错，正确填“√”，错误填“×”。11.中文分词与英文分词的主要区别在于中文存在新词发现问题。12.词向量（如Word2Vec）能够完全解决词义消歧问题。13.在命名实体识别中，BIO标注方式比IO标注更复杂。14.Transformer模型在处理长文本时存在梯度消失问题。15.情感分析任务中，情感词典方法在特定领域（如金融）效果优于深度学习模型。四、简答题（共5题，每题5分）说明：请简要回答下列问题，不超过200字。16.简述中文分词中的“歧义问题”及其常见解决方案。17.解释词向量的“分布式表示”及其在自然语言处理中的意义。18.什么是命名实体识别（NER）？请列举两种NER的应用场景。19.简述BERT模型如何通过上下文学习词义。20.对比传统机器翻译与神经机器翻译（NMT）的主要区别。五、论述题（共2题，每题10分）说明：请结合实际案例或行业应用，深入分析下列问题，不少于300字。21.结合金融行业或法律行业的特点，分析自然语言处理（NLP）在文本分类或信息抽取中的应用价值及挑战。22.讨论深度学习模型（如Transformer）在中文自然语言处理中的优势与局限性，并提出可能的改进方向。答案与解析一、单选题答案1.D2.D3.D4.C5.C解析：1.深度学习模型（如BERT）通过上下文嵌入能够动态适应新词，优于其他方法。2.语音识别依赖声学模型，与词性标注无关。3.聚类标注无监督性更强，适用于未标注数据。4.ELMo结合上下文信息，优于静态词向量。5.RNN依赖顺序信息，对长文本依赖性更强。二、多选题答案6.A,B,C,E7.A,B,C,D8.A,B,D,E9.A,B,C,D10.A,C,D,E解析：6.拼音转换和繁简转换非必要步骤。8.金融风险评估主要依赖数值分析，非NLP典型应用。9.搭配特征依赖词典，非NER核心要素。三、判断题答案11.√12.×13.√14.√15.√解析：12.词向量需结合上下文消歧，不能完全解决。四、简答题答案16.歧义问题：中文分词中一个词语可能对应多个切分结果（如“苹果公司”可切分为“苹果/公司”或“苹果/的/公司”）。解决方案：上下文嵌入（如BERT）、规则约束、领域词典。17.分布式表示：将词语表示为向量，词语语义相近则向量距离近，支持语义计算。18.NER：识别文本中的命名实体（如人名、地名），应用场景：舆情分析、知识图谱构建。19.BERT：通过掩码语言模型预测遮盖词，动态学习上下文相关性。20.传统NMT基于规则+统计，依赖人工特征；NMT端到端，效果更优但需大量平行数据。五、论述题答案21.金融行业NLP应用：-文本分类：反欺诈（识别可疑交易描述）、合规审查（自动提取合同条款）。-挑战：数据稀疏（如法律文本）、领域专业性强（需领域词典）。2