2026年自然语言处理技术研究与应用期末考试复习资料

2026年自然语言处理技术研究与应用期末考试复习资料一、选择题（共10题，每题2分，共20分）1.下列哪项不是自然语言处理（NLP）的核心任务？A.机器翻译B.情感分析C.语音识别D.文本摘要2.在中文分词中，"词性标注"属于哪一阶段？A.文本预处理B.句法分析C.语义理解D.后处理3.以下哪种模型最适合处理中文文本的情感倾向分析？A.卷积神经网络（CNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.朴素贝叶斯D.逻辑回归4.在机器翻译中，"神经机器翻译（NMT）"相比传统方法的主要优势是？A.翻译速度更快B.译本更流畅C.训练数据需求更低D.模型更易于解释5.以下哪项技术常用于中文文本中的命名实体识别（NER）？A.词向量B.CRF（条件随机场）C.主题模型D.生成对抗网络（GAN）6.在中文问答系统中，"知识图谱"的主要作用是？A.提升文本匹配精度B.增强语义理解能力C.优化模型训练效率D.减少计算资源消耗7.以下哪项指标最适合评估中文文本分类模型的性能？A.准确率B.召回率C.F1值D.AUC值8.在BERT模型中，"MaskedLanguageModel（MLM）"的训练目的是？A.提升模型泛化能力B.学习词义消歧C.增强上下文依赖性D.优化参数初始化9.以下哪项技术常用于中文文本的自动摘要生成？A.语义角色标注B.指代消解C.预训练语言模型D.主题模型10.在跨语言信息检索中，"跨语言嵌入（Cross-lingualEmbedding）"的主要作用是？A.对齐不同语言词向量B.提升翻译质量C.减少模型参数量D.增强多语言处理能力二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.中文分词中，"最大匹配法"属于______策略。答案：前向最大匹配2.情感分析中，"BERT"模型通过______机制捕捉文本语义。答案：Transformer3.机器翻译中，"对齐词典"是______的重要基础。答案：统计机器翻译4.命名实体识别中，"BIO标注"属于______技术。答案：序列标注5.在文本生成任务中，"强化学习"常用于______优化。答案：对话系统三、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述中文分词中"最大匹配法"和"最短路径法"的优缺点。答案：-最大匹配法：-优点：实现简单，效率较高。-缺点：可能存在歧义（如"中国银行"与"中国银行分行"）。-最短路径法：-优点：通过词典和语法规则减少歧义。-缺点：计算复杂度较高。2.解释BERT模型中"掩码语言模型（MLM）"的训练原理。答案：MLM通过随机遮盖部分输入词，让模型预测被遮盖词的原始值，从而学习词的上下文表示。3.简述中文问答系统中"知识图谱"的应用场景。答案：-提供背景知识支持（如历史事件、人物关系）；-增强答案可信度（如验证实体属性）；-扩展问答范围（如跨领域推理）。4.为什么中文文本的情感分析比英文更具挑战性？答案：-中文缺乏词形变化，语义依赖更重；-情感表达隐晦（如"今天天气不错"暗含积极情绪）；-语气词和反讽句式影响判断。5.简述跨语言信息检索中"跨语言嵌入"的核心思想。答案：通过将不同语言词映射到同一向量空间，实现多语言查询匹配（如英语查询匹配中文文档）。四、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.深入分析中文文本分类中预训练语言模型（如ERNIE）的应用优势与局限性。答案：优势：-利用大规模语料预训练，提升模型泛化能力；-通过动态元学习增强领域适应性；-减少标注数据依赖。局限性：-中文分词歧义影响参数学习；-模型可能过度拟合特定领域；-计算资源需求高。2.结合实际场景，探讨自然语言处理技术在金融行业的应用价值与挑战。答案：应用价值：-智能客服（如银行问答系统）；-风险控制（如反欺诈文本检测）；-量化分析（如财报文本挖掘）。挑战：-数据隐私保护（如客户隐私泄露）；-行业术语理解（如金融领域的专业表述）；-实时性要求高（如舆情监控）。五、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.假设你正在开发一个中文文本分类系统，请简述如何使用BERT模型进行微调，并说明关键步骤。答案：-步骤：1.加载预训练BERT模型；2.替换顶层分类层；3.微调模型（如冻结部分参数）；4.计算损失并优化；5.评估性能（如准确率）。2.请设计一个简单的中文命名实体识别（NER）系统框架，说明数据预处理和模型选择。答案：-框架：-数据预处理：分词、词性标注、BIO标注；-模型选择：CRF或BiLSTM-CRF；-训练：交叉熵损失+参数优化；-评估：F1值。答案解析：选择题：1.C（语音识别属于语音识别领域）；2.A（词性标注属于预处理阶段）；3.B（LSTM擅长捕捉长依赖）；4.B（NMT译本更自然）；5.B（CRF常用于序列标注）；6.B（知识图谱增强语义理解）；7.C（F1值平衡精确率和召回率）；8.C（MLM学习上下文依赖）；9.C（预训练模型提升摘要质量）；10.A（跨语言嵌入对齐词向量）。填空题：1.前向最大匹配；2.