2025 年大学数据挖掘（文本挖掘技术）专项测试卷

2025年大学数据挖掘（文本挖掘技术）专项测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.文本挖掘中，以下哪种方法常用于提取文本中的实体信息？（）A.词频统计B.关联规则挖掘C.命名实体识别D.聚类分析2.关于文本分类，以下说法错误的是（）A.可以使用机器学习算法进行文本分类B.分类的准确性只与特征提取有关C.文本分类的目的是将文本划分到不同类别D.训练数据的质量对分类效果有重要影响3.在文本挖掘中，停用词是指（）A.文本中出现频率最高的词B.对文本理解没有帮助的词C.表示文本主题的核心词D.具有特殊语义的词4.以下哪种技术不属于文本挖掘中的特征提取方法？（）A.词袋模型B.TF-IDFC.支持向量机D.主题模型5.文本挖掘中，处理文本数据的第一步通常是（）A.数据清洗B.模型训练C.结果评估D.特征选择6.对于情感分析，以下哪种情况属于负面情感？（）A.文本中包含积极词汇B.文本表达了满意的态度C.文本中出现“讨厌”一词D.文本描述了中性事件7.文本挖掘中，用于发现文本中频繁出现的项集的技术是（）A.频繁模式挖掘B.关联规则挖掘C.分类算法D.聚类算法8.以下哪种文本表示方法考虑了词序信息？（）A.词袋模型B.词向量模型C.句子向量模型D.文档向量模型9.在文本挖掘中，如果要从大量文本中提取关键信息，以下哪种技术比较合适？（）A.文本摘要B.文本分类C.情感分析D.关联规则挖掘10.文本挖掘中，评估分类模型性能的常用指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.文本挖掘中，以下哪些技术可用于文本聚类？（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.层次聚类算法D.决策树算法2.对于文本特征提取，以下哪些方法可以提高特征的有效性？（）A.去除停用词B.进行词干提取C.增加特征维度D.采用TF-IDF加权3.在文本分类中，以下哪些因素会影响分类效果？（）A.特征提取方法B.分类算法的选择C.训练数据的规模和质量D.文本的长度4.文本挖掘中，关联规则挖掘的应用场景包括（）A.推荐系统B.市场篮分析C.文本分类D.异常检测5.关于文本情感分析，以下说法正确的是（）A.可以分析文本的积极、消极或中性情感倾向B.情感分析结果可以用于舆情监测C.情感分析只适用于短文本D.可以通过机器学习模型进行情感分析三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.文本挖掘只能处理结构化文本数据。（）2.词袋模型能够准确表示文本中的词序信息。（）3.分类算法的性能只取决于训练数据的数量。（）4.文本聚类是一种无监督学习方法。（）5.关联规则挖掘中，支持度高的规则一定是强关联规则。（）6.情感分析可以用于分析用户对产品的评价。（）7.文本挖掘中，特征提取的目的是减少数据维度。（）8.决策树算法不能用于文本分类。（）9.文本摘要技术可以自动生成文本的详细内容。（）10.对于文本挖掘任务，不同的算法适用于不同的场景。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述文本挖掘中常用的特征提取方法及其原理。2.什么是文本分类？简述文本分类的一般步骤。3.举例说明文本挖掘在实际应用中的三个场景，并简要阐述其应用方式。五、论述题（总共1题，每题20分，请详细论述问题）论述文本挖掘中如何选择合适的算法和技术来解决实际问题，需要考虑哪些因素？答案一、单项选择题1.C2.B3.B4.C5.A6.C7.A8.B9.A10.D二、多项选择题1.ABC2.ABD3.ABC4.AB5.ABD三、判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.×9.×10.√四、简答题1.常用特征提取方法：词袋模型，将文本表示为词的集合，不考虑词序；TF-IDF，通过词频和逆文档频率加权，突出重要词；主题模型，如LDA等，挖掘文本潜在主题。2.文本分类是将文本划分到不同类别。步骤：数据预处理，包括清洗、分词等；特征提取；选择分类算法训练模型；用测试数据评估模型。3.场景：推荐系统，根据用户浏览文本推荐相关内容；舆情监测，分析文本情感倾向了解公众态度；信息检索，提取关键信息帮助快速查找。应用方式：在推荐系统中基于用户历史文本特征匹配推荐；舆情监测通过情感分析算法判断情感倾向；信息检索利用关键词提取和文本摘要技术。五、论述题选择合适算法和技术要考虑数据特点，如文本长度、复杂度等；挖掘任务目标，如分类