2026校招：自然语言处理工程师真题及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个是常见的分词工具？A.TensorFlowB.JiebaC.PyTorchD.Scikit-learn2.词向量表示中，CBOW模型是？A.根据上下文预测当前词B.根据当前词预测上下文C.只考虑前一个词D.只考虑后一个词3.以下不属于自然语言处理任务的是？A.图像分类B.情感分析C.机器翻译D.文本摘要4.哪种算法常用于文本分类？A.K近邻B.均值漂移C.主成分分析D.层次聚类5.RNN结构中存在的主要问题是？A.梯度爆炸或消失B.计算速度过快C.模型过于简单D.数据量要求小6.以下哪个是预训练语言模型？A.SVMB.BERTC.AdaBoostD.Kmeans7.在文本生成中，常用的评估指标是？A.准确率B.召回率C.BLEU分数D.F1分数8.词性标注是为文本中的每个词标注？A.词义B.词的类别C.词的发音D.词的来源9.以下哪个库主要用于深度学习？A.NLTKB.SpaCyC.KerasD.Gensim10.在命名实体识别中，常见的实体类型不包括？A.人名B.地名C.颜色名D.组织机构名多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于自然语言处理技术应用场景的有？A.智能客服B.语音助手C.垃圾邮件过滤D.视频剪辑2.常用的文本特征提取方法有？A.TF-IDFB.词袋模型C.主题模型（LDA）D.主成分分析3.深度学习中的优化算法有？A.SGDB.AdamC.AdaGradD.RMSProp4.以下关于LSTM描述正确的有？A.能解决RNN的梯度问题B.有输入门、遗忘门和输出门C.结构比RNN简单D.常用于序列数据处理5.自然语言处理中的数据预处理步骤包括？A.分词B.去除停用词C.词干提取D.数据归一化6.评估自然语言处理模型的标准有？A.准确率B.召回率C.精确率D.困惑度7.以下模型可用于文本生成的有？A.GPTB.Seq2SeqC.ELMoD.T58.常见的语言模型训练方法有？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习9.自然语言处理中，文本相似度计算方法有？A.余弦相似度B.编辑距离C.欧氏距离D.曼哈顿距离10.以下属于开源自然语言处理工具的有？A.AllenNLPB.HuggingFaceTransformersC.StanfordCoreNLPD.OpenAIGPT判断题（每题2分，共10题）1.自然语言处理只处理书面文本，不处理语音。（）2.词向量的维度越高，表达能力一定越强。（）3.深度学习模型在自然语言处理中一定比传统机器学习模型效果好。（）4.去除停用词会影响文本的语义理解。（）5.所有的自然语言处理任务都需要大量的标注数据。（）6.RNN可以处理任意长度的序列数据。（）7.预训练语言模型可以直接应用于所有自然语言处理任务，无需微调。（）8.文本分类和情感分析本质上是相同的任务。（）9.命名实体识别和词性标注是同一个任务。（）10.自然语言处理的最终目标是让计算机像人类一样理解和生成自然语言。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述TF-IDF的原理。TF-IDF是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF是词频，指一个词在文档中出现的频率，体现其在文档中的重要性。IDF是逆文档频率，衡量一个词的普遍重要性，若很多文档都有该词，其IDF低。TF-IDF值为TF与IDF乘积，值越高词越重要。2.什么是注意力机制？注意力机制模拟人类注意力，在处理序列数据时，可动态分配权重到序列不同部分。它让模型聚焦于重要信息，提高处理效果，在机器翻译、图像描述等任务中广泛应用，增强模型对长序列的理解和处理能力。3.简述BERT模型的特点。BERT是预训练语言模型。采用双向Transformer架构，能同时考虑前后文信息。通过掩码语言模型和下一句预测两个任务预训练，可学习到丰富语言表示。可微调用于多种自然语言处理任务，提升任务表现。4.数据不平衡在自然语言处理中有什么影响，如何解决？影响：模型倾向多数类，对少数类预测差。解决方法：数据层面，可过采样少数类、欠采样多数类；算法层面，调整模型损失函数，给少数类样本更大权重，提升模型对少数类的关注度。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：病历智能分析、医学文献挖掘、智能问诊等。挑战：医学术语复杂、数据隐私保护难、标注数据获取成本高、不同医院数据标准不统一，影响模型准确性和通用性。2.谈谈无监督学习在自然语言处理中的优势和不足。优势：无需标注数据，节省人力成本；可发现数据潜在模式和结构。不足：结果较难解释；缺乏明确评估指标；生成的特征可能与具体任务关联性弱，在下游任务中效果受限。3.如何评估一个自然语言处理模型的好坏？可从多方面评估。准确率、召回率、精确率等指标衡量分类任务性能；困惑度用于评估语言模型；BLEU分数等评估文本生成质量。还需考虑模型效率，如训练和推理时间，以及在实际场景中的应用效果和泛化能力。4.讨论自然语言处理中多模态融合的发展趋势。多模态融合结合文本与图像、语音等信息。未来会在智能助手、自动驾驶等领域有更多应用。技术上，会改进融合方法，提升模型对多模态信息的理解和处理能力。同时，跨领域合作增多，解决不同模态数据的语义关联问题。答案单项选择题答案1.B2.A3.A4.A5.A6.B7.C8.B9