2026校招：自然语言处理工程师题目及答案

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一、单项选择题（每题2分，共10题）1.NLP中常用的词向量模型是？A.SVMB.Word2VecC.KNND.AdaBoost2.以下哪个是文本预处理的步骤？A.模型训练B.分词C.模型评估D.特征提取3.用于机器翻译的经典模型是？A.RNNB.CNNC.TransformerD.DBN4.情感分析主要是分析文本的？A.语法结构B.情感极性C.词频统计D.命名实体5.以下哪种是停用词？A.名词B.虚词C.动词D.形容词6.处理序列数据常用的神经网络是？A.MLPB.RNNC.DNND.GAN7.BERT模型的核心机制是？A.注意力机制B.池化层C.卷积层D.全连接层8.文本分类的目标是？A.提取文本中的关键词B.将文本划分到不同类别C.生成新的文本D.计算文本相似度9.词性标注是为文本中的每个词标注？A.语义信息B.情感信息C.词的语法类别D.命名实体信息10.以下哪个NLP库常用于Python开发？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.NLTKD.Keras二、多项选择题（每题2分，共10题）1.自然语言处理的应用领域包括？A.智能客服B.语音识别C.图像识别D.机器翻译2.文本预处理的操作有？A.去除标点符号B.词干提取C.词形还原D.数据可视化3.神经网络在NLP中的模型有？A.LSTMB.GRUC.ResNetD.Inception4.以下属于中文分词工具的有？A.JiebaB.SnowNLPC.HaNLPD.NLTK5.命名实体识别主要识别的实体类型包括？A.人名B.地名C.机构名D.时间6.文本相似度计算的方法有？A.余弦相似度B.欧氏距离C.编辑距离D.曼哈顿距离7.自然语言处理的数据来源有？A.新闻文章B.社交媒体C.书籍D.电子邮件8.以下能用于文本生成的模型是？A.GPTB.Markov模型C.seq2seqD.随机森林9.评估文本分类模型的指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差10.NLP中的特征表示方法有？A.词袋模型B.TF-IDFC.哈希向量空间模型D.奇异值分解三、判断题（每题2分，共10题）1.自然语言处理只涉及文本处理，不涉及语音处理。（）2.词向量是将词语转换为数值向量的表示方法。（）3.CNN不适合处理自然语言文本。（）4.文本分类只能使用机器学习方法，不能用深度学习方法。（）5.停用词一般不会影响文本的核心语义，可去除。（）6.情感分析只能判断积极和消极两种情感。（）7.命名实体识别是识别文本中的所有实体。（）8.Transformer模型不使用循环结构。（）9.词干提取和词形还原是同一个概念。（）10.文本预处理的目的是提高NLP任务的性能。（）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述什么是词向量及其作用。词向量是将词语表示成数值向量。作用：便于计算机处理文本，可计算词语间相似度，用于文本分类、聚类等NLP任务。2.简述文本预处理的主要步骤。主要步骤有：分词，把文本拆成词语；去除停用词，去掉无关键语义词；词干提取或词形还原，统一词的形式；去除标点符号等噪声。3.简述Transformer模型的优点。优点：并行计算能力强，能加快训练速度；引入注意力机制，可捕捉长距离依赖关系；在多种NLP任务中表现优异。4.简述命名实体识别的应用场景。应用场景有信息抽取，从文本中获取关键信息；智能问答，精准理解问题中的实体；舆情分析，识别相关实体进行分析；机器翻译，准确翻译实体名称。五、讨论题（每题5分，共4题）1.讨论自然语言处理在医疗领域的应用及挑战。应用有病历信息提取、智能问诊、医学文献分析等。挑战在于医学术语复杂、数据隐私保护要求高、标注数据获取难。2.讨论深度学习在自然语言处理中的优势和不足。优势是能自动学习特征、在复杂任务表现好。不足是需要大量数据训练、模型解释性差、计算资源消耗大。3.讨论如何提高文本分类模型的性能。可从多方面入手：增加高质量训练数据；优化特征表示，如用更合适的词向量；选择合适模型并调优参数；采用集成学习方法。4.讨论自然语言处理与人工智能其他领域的融合发展。与计算机视觉融合可实现图文信息理解；与语音识别结合有语音交互系统；与知识图谱结合可增强语义理解和推理能力，促进人工智能全面发展。答案单项选择题答案1.B2.B3.C4.B5.B6.B7.A8.B9.C10.C多项选择题答案1.ABD