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2025年机器人语义理解测试题及答案

本文借鉴了近年相关经典测试题创作而成，力求帮助考生深入理解测试题型，掌握答题技巧，提升应试能力。

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2025年机器人语义理解测试题及答案

一、单选题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项最能体现机器人语义理解中的“歧义消解”能力？

A.识别文本中的关键词

B.理解句子在不同语境下的含义

C.对句子进行分词

D.提取句子中的命名实体

答案：B

解析：歧义消解是语义理解的核心任务之一，旨在区分多义词或同音异义词在不同语境下的具体含义。例如，“苹果”既可以指水果，也可以指科技公司，机器人需要通过上下文来判断其指代对象。

2.语义角色标注（SemanticRoleLabeling,SRL）的主要目的是什么？

A.划分句子成分

B.识别句子中的主谓宾结构

C.分析动词与其论元之间的语义关系

D.提取句子中的关键词

答案：C

解析：SRL旨在标注句子中动词与其论元（如施事、受事、工具等）之间的语义关系，帮助机器人理解句子的深层含义。例如，“小明吃苹果”中，“吃”是动作，小明是施事，苹果是受事。

3.下列哪一项不属于常识知识在机器人语义理解中的应用？

A.理解“水壶可以用来烧水”

B.判断“一个人可以同时做两件事”

C.识别句子中的语法错误

D.理解“太阳从东方升起”

答案：C

解析：常识知识帮助机器人理解世界的基本规律和常识性事实，如物理现象（太阳东升）、物体功能（水壶烧水）等。而语法错误识别属于自然语言处理中的语法分析任务，不属于常识知识范畴。

4.机器人在处理自然语言时，哪一项技术可以显著提高其语义理解能力？

A.语法规则匹配

B.上下文嵌入（ContextualEmbeddings）

C.词袋模型（Bag-of-Words,BoW）

D.基于统计的命名实体识别

答案：B

解析：上下文嵌入技术（如BERT、GPT等）能够捕捉词语在不同语境下的动态语义，显著提高机器人的语义理解能力。而语法规则匹配、词袋模型和统计方法则较为传统，难以处理复杂的语义关系。

5.语义相似度计算在机器人语义理解中有何作用？

A.判断两个句子是否相同

B.识别句子中的关键词

C.理解句子之间的语义关系

D.提取句子中的命名实体

答案：C

解析：语义相似度计算旨在衡量两个句子在语义层面的接近程度，帮助机器人理解句子之间的关联性。例如，“我喜欢苹果”和“我讨厌香蕉”在语义上可能具有一定相似性（都涉及水果）。

6.机器人在理解对话时，哪一项技术可以避免“记忆丢失”问题？

A.语法分析

B.上下文记忆网络（Context-AwareMemoryNetworks）

C.词袋模型

D.基于统计的命名实体识别

答案：B

解析：上下文记忆网络通过引入记忆单元，帮助机器人存储和利用对话历史信息，避免“记忆丢失”问题。而语法分析、词袋模型和统计方法则难以处理长距离依赖和上下文关联。

7.语义角色标注（SRL）在机器人问答系统中有何作用？

A.提取句子中的关键词

B.判断句子是否包含答案

C.分析句子中动词与其论元之间的语义关系

D.理解句子之间的语义关系

答案：C

解析：SRL通过标注动词与其论元之间的语义关系，帮助机器人更准确地理解问题，从而找到更相关的答案。例如，“谁吃了苹果？”需要通过SRL识别“吃”的施事（谁）。

8.机器人在理解自然语言时，哪一项技术可以处理多义词的歧义问题？

A.语法分析

B.上下文嵌入（ContextualEmbeddings）

C.词袋模型

D.基于统计的命名实体识别

答案：B

解析：上下文嵌入技术能够根据上下文动态调整词语的语义表示，从而解决多义词的歧义问题。而语法分析、词袋模型和统计方法则难以处理语境依赖性。

9.机器人在理解长文本时，哪一项技术可以有效地捕捉长距离依赖关系？

A.语法分析

B.上下文记忆网络（Context-AwareMemoryNetworks）

C.词袋模型

D.基于统计的命名实体识别

答案：B

解析：上下文记忆网络通过引入记忆单元，可以存储和利用长文本中的关键信息，从而捕捉长距离依赖关系。而语法分析、词袋模型和统计方法则难以处理长文本中的复杂语义结构。

10.语义角色标注（SRL）与依存句法分析（DependencyParsing）有何区别？

A.SRL关注动词与其论元的关系，而依存句法分析关注句子成分之间的语法结构

B.SRL适用于短文本，而依存句法分析适用于长文本

C.SRL基于统计方法，而依存句法分析基于规则方法

D.SRL只能标注名词，而依存句法分析只能标注动词

答案：A

解析：SRL关注动词与其论元之间的语义关系，而依存句法分析关注句子成分之间的语法结构。例如，“小明吃苹果”中，依存句法分析标注“小明”修饰“吃”，“苹果”是宾语；SRL则进一步标注“吃”的施事是“小明”