2026年自然语言处理应用实践题集

2026年自然语言处理应用实践题集一、选择题（每题2分，共10题）1.在金融领域，用于检测信用卡欺诈的自然语言处理技术中，哪种模型最适合处理高维稀疏数据？（A）RNN（B）CNN（C）LSTM（D）Transformer2.在中文电商评论情感分析中，以下哪种方法能有效解决“这个很好用”和“这个太差了”这类反义表达的情感倾向问题？（A）基于词典的方法（B）情感词典扩充（C）BERT情感分类（D）情感迁移学习3.在政府公开文本舆情监控中，如何高效识别涉及政策解读的段落？（A）关键词匹配（B）主题模型（C）命名实体识别（D）语义角色标注4.在医疗领域，用于病历摘要生成的预训练语言模型中，哪个模型更适合中文医疗文本？（A）GPT-3（B）GLM-4（C）T5（D）BERT5.在智能客服中，用于解决用户意图模糊场景的方法是？（A）规则引擎（B）意图分类（C）情感分析（D）对话状态跟踪6.在法律文书自动化处理中，以下哪种技术最适合提取合同关键条款？（A）命名实体识别（B）关系抽取（C）文本分类（D）文本生成7.在新闻自动生成中，用于检测稿件重复性的技术是？（A）文本相似度计算（B）主题模型（C）文本聚类（D）情感分析8.在社交媒体文本中，如何识别涉及地域歧视的言论？（A）情感分析（B）主题模型（C）偏见检测（D）命名实体识别9.在智能写作助手中，用于生成文章大纲的技术是？（A）文本生成（B）文本摘要（C）文本分类（D）知识图谱10.在跨语言信息检索中，哪种技术能有效解决中文和英文文本的语义对齐问题？（A）机器翻译（B）跨语言信息检索（C）语义角色标注（D）文本分类二、填空题（每空1分，共5题）1.在中文文本分词中，__________模型因其高效性被广泛应用于电商领域。2.在舆情分析中，__________技术能有效识别网络谣言的传播路径。3.在法律文书自动化处理中，__________技术用于识别合同中的法律关系。4.在智能客服中，__________模型用于生成标准化回复。5.在跨语言信息检索中，__________技术用于解决不同语言文本的语义对齐问题。三、简答题（每题5分，共5题）1.简述中文文本分词中，基于规则的分词方法和基于统计的分词方法的优缺点。2.在金融领域，如何利用自然语言处理技术进行反洗钱文本分析？3.在医疗领域，如何利用自然语言处理技术辅助病历自动生成？4.在政府公开文本舆情监控中，如何设计一个有效的文本分类模型？5.在智能客服中，如何利用自然语言处理技术提升用户满意度？四、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际案例，论述自然语言处理技术在法律文书自动化处理中的应用价值。2.结合实际案例，论述自然语言处理技术在跨语言信息检索中的应用挑战与解决方案。答案与解析一、选择题1.BCNN模型因其局部感知能力，适合处理高维稀疏数据，如信用卡交易特征。2.D情感迁移学习能通过预训练模型解决反义表达的情感倾向问题。3.C命名实体识别能有效识别涉及政策解读的段落中的关键实体。4.BGLM-4针对中文医疗文本的预训练效果更优。5.B意图分类能解决用户意图模糊场景，如多轮对话中的意图识别。6.B关系抽取技术适合提取合同关键条款中的法律关系。7.A文本相似度计算能有效检测新闻稿件的重复性。8.C偏见检测技术能识别社交媒体文本中的地域歧视言论。9.A文本生成技术能生成文章大纲，如智能写作助手中的思维导图生成。10.B跨语言信息检索技术能有效解决中文和英文文本的语义对齐问题。二、填空题1.CRF（条件随机场）2.网络图分析3.关系抽取4.T5（文本到文本转换模型）5.语义对齐模型三、简答题1.中文文本分词方法对比-基于规则的方法：优点是可解释性强，适合特定领域；缺点是维护成本高，泛化能力差。-基于统计的方法：优点是泛化能力强，适应性好；缺点是计算复杂度高，需要大量标注数据。2.金融领域反洗钱文本分析-利用自然语言处理技术分析交易文本中的可疑行为，如异常资金流动描述、虚假交易理由等。3.医疗领域病历自动生成-利用命名实体识别和关系抽取技术从病历中提取关键信息，如疾病、症状、治疗措施等，生成标准化病历摘要。4.政府公开文本舆情监控-设计多级文本分类模型，如先进行主题分类（政策、民生、经济等），再进行情感分类（正面、负面、中性），最后识别敏感言论。5.智能客服中的自然语言处理应用-利用意图分类和情感分析技术提升用户满意度，如准确识别用户意图、快速响应情感需求。四、论述题1.法律文书自动化处理的应用价值-案例示例：某法院利用关系抽取技术自动提取合同中的法律关系，如债权债务关系，提升文书处理效率。应用价值体现在：降低人工成本、提高处理速度、减少错误率。2.跨语言信息检索的挑战与解决方案-挑战：语义对齐困难、翻译质量不稳定。解决方案