2025年网络编辑师考试网络编辑人工智能与自然语言处理试卷(附答案)

2025年网络编辑师考试网络编辑人工智能与自然语言处理试卷(附答案)1.单项选择题（每题1分，共20分）1.1在BERT预训练过程中，下列哪一项任务用于捕捉句子级语义关系？A.掩码语言模型（MLM）B.下一句预测（NSP）C.词性标注D.命名实体识别答案：B1.2使用Transformer架构时，缩放点积注意力中缩放因子为：A.d_kB.√d_kC.1/√d_kD.d_model答案：C1.3在中文文本预处理中，对“新冠疫苗”进行最大前向匹配分词，词典含“新冠”“冠”“疫苗”“新”，切分结果为：A.新/冠/疫苗B.新冠/疫苗C.新/冠疫苗D.新冠疫苗答案：B1.4编辑在微信公众号后台使用“自动回复”功能时，若希望实现语义匹配而非关键词匹配，最适合接入的云端接口是：A.腾讯云自然语言处理·词法分析B.阿里云机器学习PAI·文本分类C.百度UNIT对话理解D.华为云OCR答案：C1.5下列关于GPT3与GPT4的说法正确的是：A.GPT3采用Decoderonly结构，GPT4采用EncoderDecoder结构B.GPT4支持图像与文本多模态输入，GPT3仅支持文本C.GPT3参数规模大于GPT4D.GPT4训练数据截止2021年6月答案：B1.6在NLP评测指标中，BLEU值计算主要基于：A.精确率B.召回率C.ngram共现频率D.F1值答案：C1.7对新闻正文进行摘要时，若采用TextRank算法，其图模型中的节点通常对应：A.句子B.词语C.段落D.字符答案：A1.8下列哪一项不是HuggingFacetransformers库中AutoTokenizer的常用参数？A.paddingB.truncationC.return_tensorsD.learning_rate答案：D1.9在构建敏感词过滤系统时，若需支持“拆分字+拼音+谐音”多重变形，最合理的组件组合是：A.Trie树+AC自动机+拼音哈希表B.朴素字符串匹配+正则C.SimHash+LSHD.TFIDF+余弦相似度答案：A1.10编辑使用AI生成标题后发现存在“标题党”风险，可优先开启下列哪项策略？A.提高topp采样阈值B.引入情感极性约束lossC.增加repetition_penaltyD.调大beamsearch宽度答案：B1.11在中文BERT中，词汇表文件vocab.txt里“[unused10]”表示：A.占位符，供用户扩展B.掩码标记C.句子分隔符D.未知词答案：A1.12下列关于知识图谱嵌入TransE的说法正确的是：A.对1N关系效果优于RotatEB.损失函数基于h+r≈tC.无法处理对称关系D.采用复数向量空间答案：B1.13在Finetune阶段，若学习率过大，最可能出现的风险是：A.过拟合B.梯度爆炸C.灾难性遗忘D.梯度消失答案：C1.14对短视频弹幕进行实时情感分析，若要求延迟<200ms，最适合的部署方案是：A.云端大模型APIB.边缘端轻量化CNN+蒸馏C.本地BERTbaseD.本地GPT4答案：B1.15在序列标注任务中，CRF层相对Softmax层的优势是：A.捕捉全局标签转移约束B.降低参数量C.提高学习率D.支持多模态答案：A1.16下列哪项技术最适合检测AI生成文章中的“事实性错误”？A.对抗训练B.知识增强的生成验证（RAG）C.数据增强D.标签平滑答案：B1.17在微信公众号文章中插入“小程序卡片”时，卡片标题由AI生成，若需保证标题与正文主题一致性>0.85，可采用的评价指标是：A.BLEU4B.ROUGELC.MoverScoreD.Perplexity答案：C1.18下列关于LoRA微调的说法错误的是：A.仅训练低秩矩阵B.可插入Attention层C.需要修改原始模型结构D.降低显存占用答案：C1.19在文本分类任务中，若类别极度不平衡，最适合的采样策略是：A.随机过采样B.SMOTE文本版（如EDA）C.随机欠采样D.不处理答案：B1.20编辑使用AI生成配图提示词（prompt）时，若希望避免“手指数异常”，应优先在提示词中加入：A.“highresolution”B.“anatomicallycorrecthands”C.“8K”D.“trendingonArtStation”答案：B2.多项选择题（每题2分，共20分；多选少选均不得分）2.1下列哪些方法可以有效降低大模型在生成新闻评论时的“毒性”？A.基于人类反馈的强化学习（RLHF）B.引入毒性检测器作为reward模型C.提高temperatureD.使用Prompt模板“请文明用语”答案：A、B、D2.2关于中文文本归一化，下列哪些操作属于合法步骤？A.全角转半角B.繁体转简体C.移除零宽空格D.大写数字转阿拉伯数字答案：A、B、C、D2.3在构建“新闻热点发现”系统时，下列哪些特征可以用于聚类？A.文本TFIDF向量B.发布时间戳C.转发量D.命名实体集合答案：A、B、C、D2.4下列哪些技术可用于提升长文档（>8ktokens）的阅读理解效果？A.Longformer稀疏注意力B.BigBirdC.滑动窗口+层次融合D.直接截断前512tokens答案：A、B、C2.5在编辑室内部部署“AI辅助写作”时，下列哪些做法符合《互联网信息服务算法推荐管理规定》？A.公开算法原理摘要B.提供关闭AI推荐选项C.记录生成日志并保存≥6个月D.未经审核直接发布AI内容答案：A、B、C2.6下列哪些指标可直接用于评估抽取式摘要？A.ROUGE1B.ROUGE2C.ROUGELD.BLEURT答案：A、B、C、D2.7下列哪些属于PromptEngineering的基本原则？A.给出示例（Fewshot）B.明确输出格式C.使用模糊指令以激发创造力D.添加角色设定答案：A、B、D2.8在微调BERT做情感分析时，下列哪些trick被证实有效？A.分层学习率B.对抗训练（FGM）C.标签平滑D.随机替换标签答案：A、B、C2.9下列哪些操作可能导致模型泄露训练数据隐私？A.成员推理攻击B.模型逆向攻击C.提示词注入D.梯度泄露答案：A、B、D2.10下列哪些开源工具支持“中文拼写检查”？A.pycorrectorB.BERTwwmext+CRFC.SoftMaskedBERTD.Kenlm答案：A、B、C3.填空题（每空2分，共20分）3.1在Transformer中，位置编码（PositionalEncoding）的维度与__________相同。答案：词向量维度d_model3.2当使用ALBERT替换BERT时，为减少参数量，采用__________共享所有层参数。答案：跨层参数共享（或参数共享）3.3在中文BERT分词器中，若出现未登录词“奆”，会被标记为__________标记。答案：[UNK]3.4编辑使用AI生成标题后，若需自动匹配封面图，可将标题送入__________模型获得图像embedding，再在图库中做最近邻搜索。答案：CLIP3.5在GPT生成文本中，若重复出现“也就是说”，可通过调整__________参数抑制。答案：repetition_penalty3.6在序列标注任务中，BIO标注体系中“BLOC”表示__________。答案：地名实体的开始3.7若要将RoBERTazh部署到手机端，可采用的量化方案为INT__________。答案：83.8在新闻推荐场景，若需实时捕获用户短期兴趣，可将最近N条点击文本的embedding做__________池化后作为用户瞬时向量。答案：平均（或max/mean，答任一即给分）3.9使用知识蒸馏时，教师模型输出softtarget的“温度”参数通常__________1。答案：大于3.10在DiffusionModel生成图像时，若提示词含“网络编辑师”，需将“网络编辑师”转换为__________ID再送入模型。答案：token（或词元）4.判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）4.1Word2vec训练时，若窗口固定为5，则每个中心词最多考虑10个上下文词。答案：√4.2在中文文本中，全角空格与半角空角的Unicode码点相同。答案：×4.3使用Dropout时，推理阶段需要手动关闭Dropout并缩放权重。答案：√4.4GPT系列模型在训练阶段使用了双向注意力。答案：×4.5在文本分类任务中，F1值一定小于准确率。答案：×4.6编辑可直接将ChatGPT生成的财经新闻发布，无需人工审核。答案：×4.7在Transformer中，MultiHeadAttention的head数必须整除d_model。答案：√4.8使用FGM对抗训练时，扰动是加在embedding层。答案：√4.9在ROUGE指标中，ROUGEL基于最长公共子序列。答案：√4.10将BERT模型从FP32转为FP16后，模型大小减半，推理速度一定翻倍。答案：×5.简答题（每题8分，共40分）5.1简述“掩码语言模型（MLM）”在BERT预训练中的作用，并说明其对下游任务的两条优势。答案：MLM随机遮盖15%的词，让模型根据上下文预测被掩码词，使深层双向表示得以训练；优势1：提升文本理解能力，缓解一词多义问题；优势2：为下游任务提供丰富语义特征，减少Finetune所需数据量。5.2编辑在发布AI生成的医学科普文章前，需进行哪些事实性核查步骤？请给出可落地的三条流程。答案：流程1：调用权威医学知识图谱（如DiseaseOntology）对疾病、症状、药物三元组进行一致性校验；流程2：采用RAG框架，将生成句子作为查询，检索PubMed中文摘要，计算召回片段与生成句子的蕴含概率，低于阈值则标记；流程3：引入有医学背景的审核员对标记句子进行人工复核，确认后出具审核报告。5.3说明“梯度累积”如何在显存受限的情况下实现大batch训练，并给出计算公式。答案：梯度累积将大批次拆分为m个小批次，每次前向反向后不清零梯度，而是累积；当累积m次后执行一次参数更新；等效batchsize=m×GPU实际batch；公式：θ_t=θ_{t1}η·∑_{i=1}^m∇L_i，其中∇L_i为第i个小批次的梯度。5.4列举四种可用于中文文本数据增强的方法，并说明其适用场景。答案：方法1：同义词替换（EDA），适用于短文本分类；方法2：随机插入，适用于鲁棒性提升；方法3：拼音替换，适用于拼写纠错数据生成；方法4：回译（中→英→中），适用于长文本摘要。5.5解释“灾难性遗忘”在模型连续学习中的表现，并给出两种缓解策略。答案：表现：模型在新任务上训练后，旧任务性能大幅下降；策略1：ElasticWeightConsolidation（EWC），对重要参数加正则约束；策略2：经验回放，保留旧任务少量样本参与新任务训练。6.应用题（共90分）6.1计算题（15分）某编辑室使用BERTbasezh做文本分类，训练集含20万条样本，平均长度128tokens，batchsize=32，使用混合精度FP16，梯度累积步数=4。已知：1.显存占用≈模型参数×2字节+激活值×序列长度×隐藏层×批次×2字节；2.BERTbasezh参数量=110M；3.隐藏层768，层数12，注意力头12，最大长度128；4.激活值近似按每层输出768维计算。求：单卡训练所需显存理论值（单位GB），并判断24GB显卡是否足够。答案：参数显存=110×10^6×2Byte=220MB；激活值显存=层数12×序列长度128×隐藏层768×等效batchsize128×2Byte=12×128×768×128×2=301989888Byte≈288MB；总显存≈220+288=508MB；考虑临时缓存与优化器状态×3≈1.5GB；24GB足够。6.2分析题（15分）某门户网站采用“AI写稿+人工审核”模式，上线一周后，用户投诉“重复标题”占比升高。请分析可能的三条技术原因，并给出对应改进方案。答案：原因1：topk采样k值过大，导致高频标题模式重复；方案：动态k=min(50,0.1×词汇表大小)。原因2：Prompt模板固化，缺少随机性；方案：引入多样化模板池，每次随机抽取。原因3：训练数据本身含大量相似标题，模型过拟合；方案：去重训练集，采用对比学习损失，鼓励不同样本表示远离。6.3综合设计题（30分）设计一套“实时热点发现与AI摘要”系统，要求：1.支持每5分钟从100家新闻网站爬取数据；2.去重率≥95%；3.热点聚类后自动生成100字以内摘要；4.摘要事实性错误率<2%；5.可水平扩展至10台服务器。请给出系统架构图（文字描述）、核心模块、所用算法与评估指标。答案：架构：1.采集层：Scrapyredis分布式爬虫，统一调度；2.预处理层：SimHash+LSH去重，海明距离≤3判重；3.向量化层：Longformerzh编码标题+正文前256tokens，平均池化得向量；4.聚类层：在线HDBSCAN，最小样本5，ε动态调；5.摘要层：每簇选5篇高权威源，抽取式TextRank+压缩指针网络生成100字；6.事实核查层：RAG检索维基与权威媒体，蕴含概率<0.8则标记人工审核；7.存储层：MongoDB+Elasticsearch；8.监控层：Prometheus+Grafana，摘要错误率实时看板。评估：去重率=1重复文章/总文章；事实错误率=人工抽检错误摘要/总摘要；聚类纯度采用ARI；延迟<5分钟。6.4编程题（30分）请用Python实现一个基于Transformer的“标题党检测”微调脚本，要求：1.使用huggingfacetransformers；2.支持中文BERTwwmext；3.采用FocalLoss解决正负样本不平衡（负：正=8:1）；4.输出验证集F1；5.代码需含数据加载、模型定义、训练循环、评估、保存最佳模型。（考生需手写完整可运行代码，以下给出参考答案）答案：```pythonimporttorch,json,random,numpyasnpfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromtransformersimportBertTokenizerFast,BertForSequenceClassification,AdamW,get_linear_schedule_with_warmupfromsklearn.metricsimportf1_scorefromtorch.nnimportBCEWithLogitsLossclassClickbaitDataset(Dataset):def__init__(self,path,tokenizer,max_len=128):self.data=[json.loads(l)forlinopen(path,encoding='utf8')]self.tokenizer=tokenizerself.max_len=max_lendef__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):t=self.data[idx]enc=self.tokenizer(t['title'],truncation=True,padding='max_length',max_length=self.max_len,return_tensors='pt')item={k:enc[k].squeeze(0)forkinenc}item['labels']=torch.tensor(float(t['label']),dtype=torch.float)returnitemclassFocalLoss(torch.nn.Module):def__init__(self,alpha=0.1,gamma=2.0):super().__init__()self.alpha=alphaself.gamma=gammadefforward(self,logits,target):bce=BCEWithLogitsLoss(reduction='none')(logits,target)p=torch.sigmoid(logits)p_t=ptarget+(1p)(1target)loss=bce((1p_t)self.gamma)alpha_t=targetself.alpha+(1target)(1self.alpha)loss=alpha_tlossreturnloss.mean()deftrain(model,loader,optimizer,scheduler,loss_fn,device):model.train()forbatchinloader:batch={k:v.to(device)fork,vinbatch.items()}out=model(input_ids=batch['input_ids'],attention_mask=batch['attention_mask'],labels=None)logits=out.logits.squeeze(1)loss=loss_fn(logits,batch['labels'])loss.backward()torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),1.0)optimizer.step()scheduler.step()optimizer.zero_grad()defevaluate(model,loader,device):model.eval()preds,golds=[],[]withtorch.no_grad():forbatchinloader:batch={k:v.to(device)fork,vinbatch.items()}logits=model(input_ids=batch['input_ids'],attention_mask=batch['attention_mask'],labels=None).logits.squeeze(1)preds.extend((torch.sigmoid(logits)>0.5).cpu().numpy())golds.extend(batch['labels'].cpu().numpy())returnf1_score(golds,preds)defmain():device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'tokenizer=Bert