2026自然语言处理工程师招聘面试题及答案

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一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪个模型常用于文本分类？A.GPT-3B.BERTC.DALL-ED.Midjourney2.哪种方法可用于处理文本中的停用词？A.词干提取B.词形还原C.去除停用词表D.词性标注3.以下哪个不是NLP中的常见任务？A.图像识别B.机器翻译C.情感分析D.命名实体识别4.计算两个词向量相似度常用的方法是？A.均方误差B.余弦相似度C.欧氏距离D.曼哈顿距离5.用于生成文本的模型是？A.Word2VecB.GPTC.ELMoD.FastText6.对文本分词的目的不包括？A.方便后续处理B.丰富词汇量C.提取关键信息D.构建词向量7.命名实体识别是识别文本中的？A.语法错误B.特定实体C.近义词D.词性8.哪类数据不适合用于NLP训练？A.文章B.音频转文字C.图片D.对话记录9.以下哪个是语言模型评估指标？A.准确率B.召回率C.困惑度D.F1值10.规则式方法在NLP中的优势是？A.适应性强B.可解释性好C.泛化能力强D.能处理复杂语义二、多项选择题（每题2分，共20分）1.属于预训练语言模型的有？A.BERTB.XLNetC.GPT-2D.RoBERTa2.NLP中常用的特征提取方法有？A.TF-IDFB.词向量C.主题模型D.句法分析3.以下可用于文本生成任务的有？A.seq2seq模型B.Transformer模型C.RNN模型D.CNN模型4.情感分析的类别可分为？A.积极B.消极C.中性D.复杂5.NLP中的数据预处理步骤包括？A.分词B.去除标点符号C.大小写转换D.去除数字6.以下关于Word2Vec说法正确的有？A.能将词转换为向量B.有CBOW和Skip-gram两种模型C.可用于文本分类D.是一种无监督学习方法7.提升NLP模型性能的方法有？A.增加训练数据量B.调整模型超参数C.采用集成学习D.优化数据预处理8.机器翻译的评价指标有？A.BLEUB.ROUGEC.METEORD.GLEU9.以下哪些软件工具可用于NLP开发？A.NLTKB.SpaCyC.jiebaD.StandfordCoreNLP10.处理长文本时可采用的策略有？A.截取片段B.分层处理C.摘要提取D.随机采样三、判断题（每题2分，共20分）1.所有NLP任务都需要大量的标注数据。（）2.词干提取和词形还原本质上是一样的。（）3.Transformer模型的核心是注意力机制。（）4.停用词在NLP处理中完全没有作用。（）5.ELMo模型是基于无监督学习的。（）6.提升训练数据量一定能提升模型性能。（）7.命名实体识别只能识别地名和人名。（）8.机器翻译可以实现完全准确的翻译。（）9.情感分析只能应用于评论数据。（）10.预训练模型不需要进行微调就能用于特定任务。（）四、简答题（每题5分，共20分）1.简述注意力机制在NLP中的作用。2.说明词向量的概念及作用。3.列举两种常见的文本分类算法。4.简述NLP中数据不平衡问题及解决方法。五、讨论题（每题5分，共20分）1.讨论预训练模型在NLP任务中的优势和局限性。2.分析seq2seq模型在机器翻译中的应用和挑战。3.谈谈如何衡量一个NLP模型的好坏。4.讨论当前NLP技术在实际应用中的伦理问题。答案一、单项选择题1.B2.C3.A4.B5.B6.B7.B8.C9.C10.B二、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABC三、判断题1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.×四、简答题1.注意力机制能让模型在处理序列时，自动聚焦重要部分，动态分配权重，增强信息提取能力，提高处理长序列和复杂语义任务的性能。2.词向量是将词表示为向量。作用是将文本转化为计算机可处理的数值形式，便于计算词间语义关系，提升模型对语义理解和处理能力。3.朴素贝叶斯算法，基于贝叶斯定理，简单高效；支持向量机算法，能找到最优超平面实现分类。4.数据不平衡指各类别样本数量差异大。解决方法有过采样少数类、欠采样多数类、使用加权损失函数等。五、讨论题1.优势是减少训练成本，提升性能。局限在于对特定任务适配需要微调，模型大推理慢，解释性差。2.seq2seq在机器翻译中可处理变长序列，但存在语义信息丢失、长序列依赖问题和不具备实时翻