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2025年人工智能工程师人工智能与智能自然语言处理技术实践考核试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

请描述在进行文本分类任务（例如情感分析）之前，数据预处理通常包含哪些关键步骤。针对中文文本，与英文文本相比，在预处理阶段需要特别注意哪些方面？并简述每一步的目的。

二、

假设你需要构建一个基于深度学习的文本分类模型来识别邮件是否为垃圾邮件。请简述使用LSTM网络构建此模型的可能步骤，包括输入表示、网络结构设计（至少提及LSTM层）、以及输出层的设计。说明选择LSTM的原因。

三、

你正在使用HuggingFaceTransformers库进行一个问答（QA）任务的模型微调。该任务需要从给定文章中提取关于特定问题的答案。请说明在微调过程中，如何准备训练数据？针对Transformer模型（如BERT），简述微调时通常需要调整哪些关键超参数，并解释调整这些参数的目的。

四、

给定以下简短代码片段（假设使用PyTorch框架），该片段尝试加载一个预训练的BERT模型并进行前向传播，但存在一些问题。

```python

importtorch

fromtransformersimportBertModel,BertTokenizer

#假设已加载预训练模型和分词器

model=BertModel.from_pretrained(bert-base-uncased)

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased)

#输入文本

text=Thisisatestsentence.

#分词和编码

inputs=tokenizer(text,return_tensors=pt,padding=True,truncation=True,max_length=10)

#前向传播

withtorch.no_grad():

outputs=model(inputs)

```

请指出该代码片段中至少两处潜在的问题或可以改进的地方，并简要说明原因。

五、

你为一个文本摘要任务训练了一个模型，并在验证集上取得了不错的F1分数。现在，你需要将此模型部署到一个实际的Web应用中，让用户输入文章，应用返回摘要。请简述模型部署过程中可能涉及的关键步骤，并讨论在部署时需要考虑的主要挑战。

六、

请解释什么是词嵌入（WordEmbedding），并说明其相比使用词袋模型（Bag-of-Words）或TF-IDF等传统方法在表示文本信息方面的优势。列举至少两种常见的词嵌入技术。

七、

你遇到了一个信息抽取任务，需要从非结构化文本中识别并抽取特定格式的实体（例如，人名、地名、组织机构名）。请简述可以采用哪些方法或模型来处理这类任务，并比较这些方法的优缺点。

八、

请描述在使用机器学习模型（如逻辑回归、支持向量机）进行文本分类时，如何处理不平衡的数据集问题？列举至少两种常用的策略，并简述其原理。

试卷答案

一、

数据预处理关键步骤通常包括：1)分词：将连续文本切分成词语或字单元。2)去除停用词：删除“的”、“是”等对分类意义不大的高频词。3)词性标注（可选）：标记词语的语法属性。4)文本清洗：去除HTML标签、特殊符号等无关字符。5)向量化/特征提取：将文本转换为数值形式（如词袋模型、TF-IDF、词嵌入）。针对中文文本，需特别注意：1)分词：中文无空格分隔，需使用专门的分词工具（如Jieba、HanLP）进行准确分词，避免将词语切分。2)字符级处理：有时需考虑字符级别特征，特别是处理未知词或包含特殊意义的字符。目的：消除噪音，提取有效信息，将文本转换为模型可处理的数值格式，并针对语言特性进行处理。

二、

使用LSTM构建邮件分类模型的步骤：1)输入表示：使用BERTTokenizer对邮件文本进行分词、添加特殊标记（[CLS],[SEP]）、转换为词ID，并进行Padding和Truncation，形成PyTorch的Tensor。2)网络结构设计：将词ID序列输入LSTM层。可以堆叠多个LSTM层以增加模型能力，或使用双向LSTM（BiLSTM）捕获上下文信息。LSTM层负责捕捉文本序列中的长期依赖关系。3)输出层设计：LSTM层的输出（通常是最后一个时间步的隐藏状态或所有时间步输出的聚合）送入一个全连接层（LinearLayer），该层的输出维度为类别数（如垃圾邮件/非垃圾邮件）。最后通过Softmax函数得到每个类别的概率分布。选择LSTM的原因：LSTM能有效处理文本这种序列数据，捕捉词语间的长距离依赖关系，对于理解邮件内容上下文有帮助。

三、

微调问