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机器翻译技术试题库及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.早期机器翻译主要基于（）

A.统计模型B.规则C.神经网络D.深度学习

答案：B

2.下列哪个不是机器翻译评价指标（）

A.BLEU值B.ROUGEC.METEORD.MSE

答案：D

3.谷歌翻译早期采用的技术是（）

A.基于实例B.基于规则C.统计机器翻译D.神经机器翻译

答案：C

4.机器翻译输入的是（）

A.目标语言B.源语言C.中间语言D.任意语言

答案：B

5.神经机器翻译中常用的网络结构是（）

A.CNNB.RNNC.TransformerD.以上都是

答案：C

6.统计机器翻译核心是（）

A.语言模型B.翻译模型C.二者都是D.二者都不是

答案：C

7.以下哪种方法可以缓解机器翻译中的过拟合（）

A.增加数据B.增大模型C.减少层数D.增加噪声

答案：A

8.机器翻译输出结果质量取决于（）

A.模型B.数据C.二者都重要D.二者都不重要

答案：C

9.基于实例的机器翻译首先要（）

A.建立实例库B.训练模型C.优化算法D.选择语言

答案：A

10.现代机器翻译系统常采用的架构是（）

A.编码器-解码器B.前馈神经网络C.卷积神经网络D.递归神经网络

答案：A

多项选择题（每题2分，共10题）

1.统计机器翻译包含的模型有（）

A.语言模型B.翻译模型C.声学模型D.词法模型

答案：AB

2.神经机器翻译的优势有（）

A.端到端训练B.处理长距离依赖好C.无需人工特征D.训练速度快

答案：ABC

3.影响机器翻译质量的因素有（）

A.数据质量B.模型大小C.语言对D.训练算法

答案：ABCD

4.以下属于机器翻译技术发展阶段的有（）

A.基于规则B.基于统计C.基于实例D.基于神经网络

答案：ABCD

5.机器翻译评价方法包括（）

A.人工评价B.BLEUC.ROUGED.METEOR

答案：ABD

6.神经网络在机器翻译中的应用有（）

A.特征提取B.模型训练C.语言生成D.数据清洗

答案：ABC

7.常用的机器翻译开源框架有（）

A.NLTKB.TensorFlowC.PyTorchD.OpenNMT

答案：BCD

8.为提升机器翻译性能可采取的措施有（）

A.多语言融合训练B.增加数据多样性C.优化网络结构D.采用集成模型

答案：ABCD

9.基于实例机器翻译特点有（）

A.依赖大量实例B.翻译速度快C.翻译准确D.可扩展性强

答案：AC

10.机器翻译技术在哪些领域有应用（）

A.跨境电商B.学术交流C.国际会议D.社交网络

答案：ABCD

判断题（每题2分，共10题）

1.基于规则的机器翻译灵活性强。（）

答案：错

2.统计机器翻译不需要语言知识。（）

答案：错

3.神经机器翻译一定比统计机器翻译效果好。（）

答案：错

4.BLEU值越高，机器翻译质量一定越好。（）

答案：错

5.增加训练数据一定能提升机器翻译质量。（）

答案：错

6.基于实例的机器翻译不能处理新的句子结构。（）

答案：对

7.机器翻译模型训练不需要优化算法。（）

答案：错

8.深度学习使机器翻译取得巨大进步。（）

答案：对

9.不同语言对的机器翻译难度相同。（）

答案：错

10.机器翻译系统可以不经过评价直接使用。（）

答案：错

简答题（每题5分，共4题）

1.简述统计机器翻译的基本步骤。

答案：首先收集大量平行语料，然后训练语言模型和翻译模型，在翻译时，依据模型计算源语言到目标语言的最佳翻译结果。

2.神经机器翻译相比传统方法的优势在哪？

答案：神经机器翻译是端到端训练，能自动学习特征，处理长距离依赖能力强，无需人工精心设计特征，可有效提升翻译质量。

3.列举两种提升机器翻译质量的方法。

答案：一是增加高质量训练数据，丰富数据多样性；二是优化模型结构，如采用更先进的神经网络架构，提升模型表达能力。

4.机器翻译评价为何需要人工评价？

答案：自动评价指标有局限性，不能完全反映译文语义、流畅性等方面是否符合人类表达习惯，人工评价能从更全面、直观