2026年生物建模工程师自然语言处理评估试题

2026年生物建模工程师自然语言处理评估试题考试时长：120分钟满分：100分班级：__________姓名：__________学号：__________得分：__________一、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.在生物信息学中，用于处理非结构化生物文本数据的技术是（）A.决策树分类B.主题模型C.支持向量机回归D.神经网络聚类2.下列哪种自然语言处理方法最适合用于生物医学术语抽取？（）A.逻辑回归B.递归神经网络（RNN）C.基于规则的方法D.卷积神经网络（CNN）3.在生物命名实体识别（NER）任务中，"DNA序列"属于哪种类型的实体？（）A.药物实体B.组织实体C.生物实体D.疾病实体4.下列哪种算法常用于生物文本的词嵌入表示？（）A.K-means聚类B.KNN分类C.Word2VecD.PCA降维5.在生物信息学中，用于评估文本分类模型性能的指标是（）A.RMSEB.F1分数C.AUCD.MAE6.下列哪种模型适用于生物文本的多标签分类任务？（）A.逻辑回归B.朴素贝叶斯C.多标签支持向量机（ML-SVM）D.决策树7.在生物命名实体识别中，"RNA"属于哪种类型的实体？（）A.药物实体B.组织实体C.生物实体D.疾病实体8.下列哪种技术可用于生物文本的情感分析？（）A.关联规则挖掘B.深度学习模型C.决策树剪枝D.主成分分析9.在生物信息学中，用于处理长序列生物文本的模型是（）A.隐马尔可夫模型（HMM）B.递归神经网络（RNN）C.决策树集成D.K-means聚类10.下列哪种方法可用于生物文本的语义相似度计算？（）A.决策树回归B.余弦相似度C.KNN分类D.PCA降维二、填空题（总共10题，每题2分，总分20分）1.在生物命名实体识别中，"HIV"属于______实体。2.用于生物文本词嵌入表示的算法______可以捕捉词语间的语义关系。3.评估生物文本分类模型性能的指标______综合考虑精确率和召回率。4.生物信息学中，用于处理长序列生物文本的模型______可以捕捉上下文依赖关系。5.在生物命名实体识别中，"细胞因子"属于______实体。6.用于生物文本情感分析的模型______可以识别文本中的情感倾向。7.生物信息学中，用于评估文本分类模型泛化能力的指标是______。8.在生物文本的多标签分类任务中，模型需要预测______个标签。9.用于生物文本语义相似度计算的指标是______。10.生物信息学中，用于处理非结构化生物文本数据的技术是______。三、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.主题模型（LDA）常用于生物文本的主题挖掘。（）2.支持向量机（SVM）适用于生物文本的多标签分类任务。（）3.在生物命名实体识别中，"基因"属于药物实体。（）4.Word2Vec算法可以捕捉生物文本中的长距离依赖关系。（）5.在生物信息学中，F1分数常用于评估文本分类模型的性能。（）6.递归神经网络（RNN）适用于生物文本的词嵌入表示。（）7.在生物命名实体识别中，"蛋白质"属于生物实体。（）8.深度学习模型常用于生物文本的情感分析任务。（）9.余弦相似度可用于生物文本的语义相似度计算。（）10.生物信息学中，逻辑回归适用于生物文本的多标签分类任务。（）四、简答题（总共3题，每题4分，总分12分）1.简述生物命名实体识别（NER）在生物信息学中的应用场景。2.解释词嵌入（WordEmbedding）在生物文本处理中的作用。3.比较生物文本分类与多标签分类任务的异同点。五、应用题（总共2题，每题9分，总分18分）1.假设你正在开发一个生物医学术语抽取系统，请简述基于深度学习的命名实体识别（NER）方法的基本流程，并说明如何评估模型的性能。2.设计一个生物文本情感分析任务，说明如何选择合适的模型，并解释如何处理生物文本中的领域特定词汇。【标准答案及解析】一、单选题1.B解析：主题模型（如LDA）适用于生物文本的主题挖掘，通过概率分布表示文本语义。2.C解析：基于规则的方法（如命名实体识别规则）常用于生物医学术语抽取，通过专家定义的规则识别术语。3.C解析："DNA序列"属于生物实体，指生物分子结构。4.C解析：Word2Vec算法通过神经网络学习词语的向量表示，捕捉语义关系。5.B解析：F1分数综合考虑精确率和召回率，适用于文本分类性能评估。6.C解析：多标签支持向量机（ML-SVM）适用于多标签分类任务，如同时预测多个生物实体。7.C解析："RNA"属于生物实体，指生物分子结构。8.B解析：深度学习模型（如LSTM）适用于生物文本的情感分析，捕捉上下文依赖关系。9.B解析：递归神经网络（RNN）适用于处理长序列生物文本，如基因序列分析。10.B解析：余弦相似度用于计算生物文本向量间的相似度，衡量语义接近程度。二、填空题1.生物2.Word2Vec3.F1分数4.递归神经网络（RNN）5.生物6.深度学习模型7.泛化能力8.多9.余弦相似度10.自然语言处理三、判断题1.√解析：主题模型（LDA）常用于生物文本的主题挖掘，识别文本中的潜在主题。2.×解析：支持向量机（SVM）适用于二分类任务，多标签分类任务常使用ML-SVM。3.×解析："基因"属于生物实体，药物实体如"药物名称"。4.×解析：Word2Vec捕捉局部语义关系，长距离依赖关系常使用RNN或Transformer。5.√解析：F1分数综合考虑精确率和召回率，适用于文本分类性能评估。6.×解析：词嵌入表示常使用Word2Vec或BERT，RNN用于序列建模。7.√解析："蛋白质"属于生物实体，指生物分子结构。8.√解析：深度学习模型（如LSTM）适用于生物文本的情感分析，捕捉上下文依赖关系。9.√解析：余弦相似度用于计算生物文本向量间的相似度，衡量语义接近程度。10.×解析：多标签分类任务常使用ML-SVM，逻辑回归适用于二分类任务。四、简答题1.生物命名实体识别（NER）在生物信息学中的应用场景解析：NER可用于生物医学术语抽取、药物信息提取、基因序列标注等场景，帮助自动化解析生物文本中的关键信息。2.词嵌入（WordEmbedding）在生物文本处理中的作用解析：词嵌入将词语映射为高维向量，捕捉词语间的语义关系，提高生物文本分类、情感分析的准确性。3.比较生物文本分类与多标签分类任务的异同点解析：生物文本分类是单标签任务，如疾病分类；多标签分类是同时预测多个标签，如同时识别药物和疾病。多标签分类需要处理标签间的依赖关系。五、应用题1.基于深度学习的命名实体识别（NER）方法的基本流程及性能评估解析：流程：（1）数据预处理：清洗文本，标注实体；（2）模型选择：使用BERT或LSTM进行序列标注；（3）训练：使用标注数据训练模型；（4）评估：使用F1分数、精确率、召回率评估性能。性能评估：-F1分数：综合考虑精确率和召回率；