自然语言处理试题与答案

自然语言处理试题与答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项不是自然语言处理（NLP）的核心任务？A.机器翻译B.图像分类C.情感分析D.命名实体识别2.关于词袋模型（Bag-of-Words），以下描述错误的是？A.忽略词语在句子中的顺序B.无法捕捉词语之间的语义关联C.常用于文本分类任务的特征提取D.可以直接表示词语的上下文信息3.在Word2Vec模型中，“跳字模型（Skip-gram）”的训练目标是？A.根据中心词预测上下文词B.根据上下文词预测中心词C.根据前n个词预测下一个词D.根据句子预测主题分布4.以下哪种模型首次引入了自注意力机制（Self-Attention）？A.RNN（循环神经网络）B.LSTM（长短期记忆网络）C.TransformerD.GPT（生成式预训练变换器）5.BERT模型的预训练任务包括？A.掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）B.情感分类和机器翻译C.命名实体识别和句法分析D.文本生成和问答系统6.对于“中文分词”任务，以下哪种方法属于基于统计学习的方法？A.最大匹配法（正向/逆向）B.隐马尔可夫模型（HMM）C.规则词典匹配D.人工标注分词规范7.在计算两个句子的语义相似度时，使用“余弦相似度”的前提是？A.句子必须转换为等长的向量表示B.句子长度必须相同C.句子必须来自同一领域D.句子中的词语顺序必须一致8.以下哪种技术用于解决“OOV（未登录词）”问题？A.词干提取（Stemming）B.词形还原（Lemmatization）C.子词分词（SubwordTokenization）D.停用词过滤（StopwordRemoval）9.在序列标注任务（如命名实体识别）中，CRF（条件随机场）与LSTM的主要区别是？A.CRF是生成模型，LSTM是判别模型B.CRF能利用全局特征，LSTM依赖局部上下文C.LSTM需要人工设计特征，CRF自动学习特征D.CRF处理连续值，LSTM处理离散值10.以下哪项是“指代消解（CoreferenceResolution）”的典型应用场景？A.文本摘要中合并重复表述B.机器翻译中的语序调整C.情感分析中的极性判断D.文本分类中的主题识别二、简答题（每题8分，共40分）1.简述“词向量（WordEmbedding）”的核心思想，并举例说明其与独热编码（One-HotEncoding）的主要区别。2.解释“注意力机制（AttentionMechanism）”在NLP中的作用，并说明“多头注意力（Multi-HeadAttention）”的优势。3.对比传统统计语言模型（如n-gram）与神经网络语言模型（如LSTM）在建模长距离依赖时的差异。4.列举中文分词的主要难点，并说明基于深度学习的分词方法（如BiLSTM-CRF）的解决思路。5.说明“预训练-微调（Pretrain-Finetune）”范式在NLP中的意义，并以BERT模型为例，简述其在下游任务中的适配过程。三、算法计算题（每题10分，共20分）1.给定语料库：“我爱自然语言处理”“自然语言处理很有趣”“我爱学习”，假设采用加1平滑（LaplaceSmoothing）计算bigram概率（即P(w_i|w_{i-1})），请计算P(处理|自然语言)的值（要求写出计算步骤）。2.假设某句子的词向量序列为X=[x1,x2,x3,x4]（每个xi为d维向量），使用自注意力机制计算其上下文表示。已知查询（Query）、键（Key）、值（Value）的权重矩阵均为W_q,W_k,W_v（维度d×d），请推导注意力分数矩阵A和输出向量Z的计算公式（用矩阵运算表示）。四、综合应用题（20分）请设计一个基于深度学习的“用户评论情感分析系统”，要求包含以下内容：（1）系统的主要模块及功能；（2）数据预处理的具体步骤（针对中文评论）；（3）特征提取与模型选择（需说明选择理由）；（4）模型评估指标及优化策略。参考答案一、单项选择题1.B2.D3.A4.C5.A6.B7.A8.C9.B10.A二、简答题1.词向量核心思想：将词语映射到低维连续向量空间，使得语义相近的词语在空间中位置邻近，捕捉词语的语义和句法信息。与独热编码的区别：独热编码是高维稀疏的二进制向量（如词汇表大小为V，则向量长度为V），仅表示词语的存在性，无法反映语义关联；词向量是低维稠密向量（如100-300维），通过上下文学习得到，能捕捉词语间的相似性（如同义词“美丽”和“漂亮”的向量余弦相似度高）。2.注意力机制作用：在处理序列数据时，动态分配不同位置的权重，使模型聚焦于关键信息（如翻译中“苹果”对应“apple”时，注意力权重更高）。多头注意力优势：通过多个独立的注意力头并行计算，捕捉不同子空间的上下文关联（如语法依赖、语义相似性等），增强模型对复杂模式的表达能力。3.传统n-gram：基于滑动窗口统计相邻词语的共现频率，仅能建模有限长度的依赖（如trigram仅考虑前2个词），长距离依赖（如“他说……，但……”中的指代关系）无法捕捉，且存在数据稀疏问题。LSTM/神经网络模型：通过记忆单元（如LSTM的细胞状态）存储长距离信息，利用门控机制（输入门、遗忘门）控制信息的保留与遗忘，能建模更长的依赖关系（如句子开头的主语对结尾谓语的影响）。4.中文分词难点：-歧义切分（如“乒乓球拍卖完了”可切为“乒乓球/拍卖/完了”或“乒乓球拍/卖完了”）；-未登录词（如新兴网络用语“破防”“躺平”）；-分词规范不一致（如“北京大学”可切为“北京/大学”或“北京大学”）。BiLSTM-CRF解决思路：-BiLSTM（双向长短期记忆网络）捕捉上下文双向信息（如前向的“乒乓”和后向的“球拍”），输出每个位置的标签概率（如B-名词、I-名词、O-其他）；-CRF（条件随机场）利用全局特征（如标签转移概率，避免“B-名词后接O-其他”的不合理转移），修正LSTM的局部最优问题，提升分词准确性。5.预训练-微调范式意义：通过大规模无标注数据预训练通用语言模型（如BERT），学习语言的通用表征，解决NLP任务中标记数据少的问题；微调时只需少量标注数据适配下游任务，降低模型训练成本。BERT适配下游任务：-分类任务（如情感分析）：在BERT输出层添加分类器（如全连接层），使用[CLS]标记的输出作为句子表征；-序列标注（如命名实体识别）：将每个token的输出输入到分类层，预测实体标签；-问答任务（如机器阅读理解）：预测答案的起始和结束位置。三、算法计算题1.步骤1：统计所有bigram的原始计数。语料分词后为：[我,爱],[爱,自然语言处理],[自然语言处理,（结束）]（第一句）[自然语言,处理],[处理,很],[很,有趣],[有趣,（结束）]（第二句）[我,爱],[爱,学习],[学习,（结束）]（第三句）注：实际bigram应按连续两个词切分，修正后正确分词应为（假设“自然语言处理”是4字词，实际应切为“我/爱/自然/语言/处理”等，但题目中可能简化为给定分词结果，此处按题目原语料处理）：正确bigram列表（假设以空格分隔的词为单位）：第一句：(我,爱),(爱,自然语言处理)第二句：(自然语言,处理),(处理,很),(很,有趣)第三句：(我,爱),(爱,学习)总bigram类型：(我,爱)=2次，(爱,自然语言处理)=1次，(自然语言,处理)=1次，(处理,很)=1次，(很,有趣)=1次，(爱,学习)=1次。步骤2：计算加1平滑后的概率。加1平滑公式：P(w_i|w_{i-1})=(C(w_{i-1},w_i)+1)/(C(w_{i-1})+V)，其中V是词汇表大小（即所有可能的后续词数量）。这里w_{i-1}是“自然语言”，其后续词只有“处理”（C(自然语言,处理)=1）。C(w_{i-1})=C(自然语言)=1（“自然语言”作为前词出现1次）。词汇表V：所有可能的后续词包括“爱”“自然语言处理”“处理”“很”“有趣”“学习”，共6个不同的词（根据bigram的后项统计）。因此，P(处理|自然语言)=(1+1)/(1+6)=2/7≈0.2857。2.注意力分数矩阵A：首先计算Q=XW_q，K=XW_k，V=XV_v（Q、K、V维度均为[4,d]）。注意力分数A=softmax(QK^T/√d)（维度[4,4]，其中A[i][j]表示第i个位置对第j个位置的注意力权重）。输出向量Z：Z=AV（维度[4,d]，每个位置的输出是V的加权和，权重为A的对应行）。四、综合应用题（1）系统主要模块及功能-数据采集模块：爬取用户评论（如电商平台、社交网络），过滤广告和重复内容；-数据预处理模块：清洗（去噪、去符号）、分词、词性标注、停用词过滤；-特征提取模块：将文本转换为向量（如词向量、BERT表征）；-模型训练模块：选择深度学习模型（如LSTM、Transformer），使用标注数据训练；-情感分类模块：对新评论输出情感标签（如积极/消极/中性）；-结果可视化模块：统计情感分布、高频关键词（如“满意”“差”）。（2）数据预处理具体步骤（中文评论）-清洗：删除HTML标签、特殊符号（如“★”“！”）、重复字符（如“好好好好”→“好”）；-分词：使用结巴分词或THULAC，结合领域词典（如“快递”“客服”）优化；-词性过滤：去除停用词（如“的”“了”）和低频词（出现次数<3次）；-标准化：统一大小写（如“Good”→“good”），处理网络用语（如“绝绝子”→“很好”）；-序列填充：将文本截断或填充至固定长度（如128），适配模型输入。（3）特征提取与模型选择-特征提取：采用预训练词向量（如Word2Vec、GloVe）或上下文词向量（如BERT）。BERT更优，因能捕捉上下文语义（如同一个“甜”在“蛋糕甜”和“回忆甜”中语义不同）。-模型选择：优先使用“BERT+全连接层”。理由：BERT通过双向Transformer学习深度语义表征，预训练阶段已掌握丰富语言知识，微调时仅需少量标注数据即可达到高准确率；相比LSTM，BERT的自注意力机制更擅长处理长距离依赖（如评论中“虽然快递慢，但产品质量很好”的转折关系）。（4）模型评估指标及优化策略-评估指标：准确率（总体正确分类比例）、F1值