2025年大学认知科学与技术专业题库—— 认知科学与技术的自然语言处理.docxVIP

2025年大学认知科学与技术专业题库——认知科学与技术的自然语言处理

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（请将正确选项的代表字母填写在题干后的括号内。每小题2分，共20分）

1.下列哪一项不属于自然语言处理（NLP）的常见任务？

A.机器翻译

B.情感分析

C.图像识别

D.命名实体识别

2.词袋模型（Bag-of-Words,BoW）的主要缺点是？

A.无法捕捉词语顺序信息

B.计算复杂度高

C.需要大量人工特征工程

D.对语义理解能力强

3.在隐马尔可夫模型（HMM）中，用于描述从一种状态转换到另一种状态概率的参数是？

A.发生概率（EmissionProbability）

B.转移概率（TransitionProbability）

C.似然度（Likelihood）

D.先验概率（PriorProbability）

4.下列哪种模型通常被用作词嵌入（WordEmbedding）技术的基础？

A.支持向量机（SVM）

B.逻辑回归（LogisticRegression）

C.卷积神经网络（CNN）

D.递归神经网络（RNN）

5.“Thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog.”使用词袋模型向量化后，向量的维度是？

A.1

B.7

C.8

D.42

6.在情感分析任务中，旨在识别文本所表达的情感极性（如积极、消极、中性）属于？

A.分类任务（BinaryClassification）

B.标注任务（AnnotationTask）

C.回归任务（RegressionTask）

D.生成任务（GenerationTask）

7.下列哪一项是衡量文本之间相似度或相关性的常用方法？

A.余弦相似度（CosineSimilarity）

B.Jaccard相似系数

C.相关性分析系数

D.卡方检验

8.递归神经网络（RNN）特别适合处理哪种类型的数据？

A.图像数据

B.音频数据

C.序列数据

D.分布式特征数据

9.“Attentionisallyouneed”这篇论文提出了什么重要的NLP模型架构？

A.LSTM

B.CNN

C.Transformer

D.GPT

10.在计算语言学领域，自然语言处理技术主要应用于？

A.计算机视觉

B.机器学习理论

C.语言结构分析和理解

D.生物信息学

二、填空题（请将答案填写在横线上。每空2分，共20分）

1.自然语言处理旨在让计算机能够______、理解和生成人类自然语言。

2.词性标注（Part-of-SpeechTagging）的任务是为句子中的每个词分配一个______标签。

3.机器翻译中，如果源语言和目标语言之间存在大量词汇对应关系，但句法结构差异很大，可能会出现______问题。

4.基于深度学习的文本分类模型通常使用______层作为输入层，将文本转换为词向量序列。

5.语义角色标注（SemanticRoleLabeling,SRL）旨在识别句子中谓词与其论元之间的______关系。

6.预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModels）通常在大规模未标注文本上通过______任务进行预训练。

7.在信息检索中，TF-IDF是一种常用的文本______方法，它结合了词频（TF）和逆文档频率（IDF）。

8.命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如______、组织等。

9.生成式预训练模型（GenerativePre-trainedModels,GPT）主要基于______模型架构。

10.自然语言处理在认知科学中可以用于模拟人类的______、理解等认知能力。

三、简答题（请简要回答下列问题。每题5分，共30分）

1.简述词嵌入（WordEmbedding）技术及其主要优势。

2.简述支持向量机（SVM）在文本分类任务中的应用原理。

3.简述循环神经网络（RNN）在处理文本序列时面临的主要挑战（如梯度消失/爆炸问题）。

4.简述机器翻译中