2026自然语言处理工程师招聘笔试题及答案

2026自然语言处理工程师招聘笔试题及答案

单项选择题（每题2分，共20分）1.下列哪个是常用的词法分析工具？A.TensorFlowB.NLTKC.PyTorchD.Keras2.以下哪种模型属于预训练语言模型？A.SVMB.BERTC.NaiveBayesD.KNN3.中文分词中，“哈工大社会计算与信息检索研究中心开发的开源分词工具”是？A.jiebaB.FudanNLPC.NLPIRD.LTP4.在情感分析中，常用的机器学习算法是？A.遗传算法B.主成分分析C.逻辑回归D.聚类分析5.衡量文本相似度的方法不包括？A.编辑距离B.TF-IDFC.余弦相似度D.梯度下降6.不属于常见的序列标注任务的是？A.命名实体识别B.词性标注C.文本分类D.句法分析7.以下哪个是自然语言处理中的神经机器翻译模型结构？A.TransformerB.CNNC.RNND.ANN8.文本分类中，需要对文本进行什么处理？A.归一化B.编码C.采样D.去噪9.常用于文本生成的模型是？A.XGBoostB.GPTC.AdaBoostD.决策树10.处理文本中的停用词是为了？A.增加特征B.提升计算速度C.提高准确性D.丰富语义答案：1.B2.B3.D4.C5.D6.C7.A8.B9.B10.B多项选择题（每题2分，共20分）1.自然语言处理的应用场景有哪些？A.智能客服B.机器翻译C.语音识别D.图像识别2.文本向量化的方法包括？A.Word2VecB.GloVeC.Doc2VecD.One-Hot编码3.以下属于深度学习框架的有？A.Scikit-learnB.TensorFlowC.PyTorchD.MXNet4.命名实体识别中常见的实体类型有？A.人名B.地名C.机构名D.时间5.处理不平衡数据集的方法有？A.过采样B.欠采样C.调整权重D.增加特征6.文本生成的评估指标有？A.BLEUB.ROUGEC.F1-scoreD.MSE7.强化学习在自然语言处理中的应用有？A.对话系统B.文本摘要C.机器翻译D.情感分析8.解决长序列依赖问题的模型有？A.LSTMB.GRUC.TransformerD.RNN9.可用于文本纠错的技术有？A.统计语言模型B.规则匹配C.神经网络模型D.聚类算法10.自然语言处理的数据预处理步骤有？A.分词B.去除停用词C.词干提取D.数据清洗答案：1.ABC2.ABCD3.BCD4.ABCD5.ABC6.AB7.ABC8.ABC9.ABC10.ABCD判断题（每题2分，共20分）1.自然语言处理只处理文本数据。（）2.所有的机器学习模型都适用于自然语言处理任务。（）3.词向量表示可以捕捉词语之间的语义关系。（）4.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。（）5.文本分类的目标是将文本划分到不同的类别中。（）6.停用词对文本分析没有任何作用，完全可以去除。（）7.机器翻译只需要考虑语法规则。（）8.命名实体识别可以帮助信息抽取。（）9.序列标注任务的输出是一个序列。（）10.文本生成时，生成的结果越准确越好。（）答案：1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.×8.√9.√10.×简答题（每题5分，共20分）1.简述Word2Vec的原理。通过神经网络模型学习词的分布式表示，将词映射到低维向量空间。有CBOW和Skip-gram两种模型，CBOW根据上下文预测中心词，Skip-gram根据中心词预测上下文。2.说出三种自然语言处理中的特征工程方法。一是TF-IDF，衡量词在文档中的重要性；二是词性标注，为词赋予词性信息；三是词嵌入，将词转换为向量表示语义关系。3.简述文本分类的一般流程。先数据预处理，包括分词、去停用词等；再进行特征提取，如TF-IDF；接着选择合适的分类模型，如朴素贝叶斯；最后训练模型并评估。4.解释一下Transformer中的注意力机制。注意力机制使模型在处理序列时能关注到不同位置的信息。通过计算查询、键和值之间的相似度，为每个位置分配权重，加权求和得到输出，增强对长序列的处理能力。讨论题（每题5分，共20分）1.探讨预训练语言模型在自然语言处理中的优势和挑战。优势：能学习通用语言知识，提升下游任务性能，减少训练数据需求。挑战：计算资源消耗大，在特定领域适应性不足，存在数据隐私和安全问题。2.讨论如何提高机器翻译的质量。可使用大规模高质量的平行语料训练模型，采用先进的模型架构如Transformer，结合多模态信息，还可进行人工后编辑和评估反馈来不断优化。3.谈谈自然语言处理在医疗领域的应用和可能面临的问题。应用有病历信息抽取、智能问诊、医学文