雨课堂学堂在线学堂云《自然语言处理（上海交通）》单元测试考核答案

目录：绪论自然语言处理概要第一章语言模型第二章无监督的结构化学习第三章结构化学习的一般情形第四章结构上的标注第五章表示第六章机器学习模型第七章深度学习第八章句法分析第九章语义角色标注第十章语言(表示)模型和机器阅读理解第1题BLEU是如今在评估机器翻译质量时常用的一个指标。对于下述句对，计算bigramBLEU的得分：Candidate:thecatthethethetheReference:thecatisnowonthemat____正确答案：:0.268第2题BLEU是如今在评估机器翻译质量时常用的一个指标。利用nltk工具包计算下述候选翻译的BLEU值：Candidate:

thecatsatonthematReference:thecatisonthemat____正确答案：:0.25第1题A

ABBCCDD第2题A

ABBCCDD第3题____正确答案：:0第4题________正确答案：:0.124正确答案：:0.001第5题____正确答案：:38.48第6题在概率分布B(1,P=0.9)中，即取得1的概率是0.9，取得0的概率是0.1,请计算该概率分布的困惑度。____正确答案：:1.38第二章章节测试第1题有哪些常见的语言单元打分(评分)方法?A指定概率分布B直接分配分数C用机器学习模型自动学习正确答案：ABC第2题____正确答案：:2.75第3题假设信息源中有8条消息，先验概率如下表所示。试计算互信息I(x3;011)。____正确答案：:3第4题如下表是用户是否使用某产品的调查结果，请计算年龄、地区、学历、收入中对用户是否使用调查产品信息增益最大的属性（____）正确答案：:学历第5题表中最大特征信息增益是多少()A1B2C3D4第6题条件熵和无条件熵的关系是()AH(Y/X)＜H(Y)BH(Y/X)＞H(Y)CH(Y/X)≤H(Y)DH(Y/X)≥H(Y)第7题基于统计的分词方法为（）A正向量最大匹配法B逆向量最大匹配法C最少片段切分D条件随机场第8题以P(w)表示词条w的概率，假设已知P（南京）=0.8，P（市长）=0.6，P（江大桥）=0.4：P（南京市）=0.3，P（长江大桥）=0.5：如果假设前后两个词的出现是独立的，那么分词结果是（）A南京市/长江/大桥B南京/市长/江大桥C南京市长/江大桥D南京市/长江大桥第三章章节测试第1题实际上，分类任务中，输出的标签集是确定的。假设有一个长度为3的序列，现在要对这个序列的每个元素分类，每个元素可能有4种类型1、2、3、4。请简单计算下所有可能出现的串标注结果的个数。____正确答案：:64第2题假设二元分类的输出是概率值，一般设定输出概率大于或等于0.5，则预测为正类；若输出概率小于0.5，则预测为负类。那么，如果将阈值0.5提高，例如0.6，大于或等于0.6的才预测为正类。则准确率（Precision）和召回率（Recall）会发生什么变化（多选）？A准确率（Precision）增加或者不变B准确率（Precision）减小C召回率（Recall）减小或者不变D召回率（Recall）增大正确答案：AC第3题数据库中有500个文档，其中50个符合问题的定义。系统检索了75个文档，其中只有45个符合定义的问题。请计算准确率A20%B40%C60%D80%第4题数据库中有500个文档，其中50个符合问题的定义。系统检索了75个文档，其中只有45个符合定义的问题。请计算召回率A30%B50%C60%D90%第四章章节测试第1题____正确答案：:0.13022第2题把天气情况简单归结为晴天和雨天两种情况。小李雨天选择去散步、购物、收拾的概率分别是0.1，0.4，0.5，而如果是晴天，她选择去散步、购物、收拾的概率分别是0.6，0.3，0.1。而天气的转换情况如下：当天下雨，则第二天依然下雨的概率是0.7，第二天转为晴天的概率是0.3；当天是晴天，则第二天依然是晴天的概率是0.6，转为雨天的概率是0.4。初始概率情况：第一天下雨的概率是0.6，晴天概率是0.4。连续三天，小李下班后做的事情分别是：散步、购物、收拾。那么，根据模型，计算产生这些行为的概率是多少？____正确答案：:0.033612第3题序列标注任务一般都会采用BIO表示方式来定义序列标注的标签集，其中‘I’指什么？A语块的开始B语块的中间C语块结束第4题AABBCCDD第五章章节测试第1题________第2题TF-IDF中的TF，IDF分别指什么？________第3题以下句子中TF值最高的词是哪一个？Shewasingraduateschool,studyingforamaster'sdegreeinsocialwork.____第4题以下句子组成的文档集，IDF值最低的单词是？{‘Heisshopping.’‘Sheisshopping.’‘Let’sgoshopping.’}____第5题按照课程讲授的公式idft=log10(N/dft)，计算在由10000篇文章组成的的集合，在100篇文章中出现的词的IDF值。____第六章章节测试第1题下列关于极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate，MLE），说法正确的是（多选）？AMLE可能并不存在BMLE总是存在C如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的D如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的正确答案：AC第2题机器学习的模块有哪些？A损失函数B模型类型C学习算法正确答案：ACB第3题常用激活函数有哪些？AsigmoidBtanhCReLUDGeLU正确答案：DCBA第4题k-最近邻算法（k-NN）中相似度度量计算主要有哪几种？AEuclidean距离B加权Euclidean距离C余弦相似度D正弦相似度正确答案：CBA第5题k-最近邻算法（k-NN）中有哪些投票策略来确定标签？A多数投票B加权投票C少数投票正确答案：BA第6题训练神经网络常用二阶梯度下降。第七章章节测试第1题KL散度是对称函数。第2题如果选择sigmoid激活函数，能够避免RNN训练中0初始化参数的更新困境第3题如果计算损失的复杂度是O(n)，给出梯度计算的复杂度。____正确答案：:O(n)第4题梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差Aabcde

BedcbaCcbaed

Ddcaeb第5题在深度学习中，网络层数增多会伴随哪些问题？A计算资源的消耗（GPU）B模型容易过拟合（Dropout）C梯度消失/梯度爆炸问题的产生（批量归一化BN）D退化(degradation)问题正确答案：ADCB第6题池化层主要有哪些作用？A可以扩大感知野B实现非线性C降维D可以实现不变性:平移不变性,旋转不变性,尺度不变性正确答案：ADCB第八章章节测试第1题________正确答案：:80%正确答案：:40%第2题成分句法树转为依存树之后，一定是满足投影性。第3题近投影型分析有哪些方法？A伪投影型分析B纠正模型C非投影近似的图分析

正确答案：ABC第4题下列哪些是基于CFG规则的成分句法分析算法A线图(图表)分析（chartparsing）BCYK算法CEarley算法DTomita算法正确答案：ABCD第九章章节测试第1题在下面两句话中：“我吃了一个冰淇淋”和“这个冰淇淋融化了”，“冰淇淋”的语义角色分别是？________正确答案：:受事正确答案：:施事第2题分析以下句子的各个成分，分别指出如下语义角色成分：谓词、施事、受事、时间和地点。校长昨天下午在报告厅发表演讲谓词：____施事：____受事：____时间：____地点：____正确答案：:发表正确答案：:校长正确答案：:演讲正确答案：:昨天下午正确答案：:在报告厅第3题展示的语义角色标注建模属于哪一种结构化学习形式？____正确答案：:词对分类第十章章节测试第1题BERT输入层用到了哪三种嵌入(embedding)？____________正确答案：:字符正确答案：:字符类型正确答案：:位置第2题计算两个句子的相似度有哪些方法？A编辑距离B余弦距离C欧式距离正确答案：ABC第3题给定两个序列A和B，若希望把B通过多头注意力(Multi-head