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2025年低资源文本分类算法习题（含答案与解析）.docx

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    2025年低资源文本分类算法习题（含答案与解析）

    一、单选题（共15题）

    1.在低资源文本分类任务中，以下哪种方法可以有效地减少模型参数量？

    A.知识蒸馏

    B.结构剪枝

    C.神经架构有哪些信誉好的足球投注网站（NAS）

    D.数据增强

    2.以下哪项技术可以帮助在低资源环境中提高文本分类模型的性能？

    A.低精度推理

    B.参数高效微调（LoRA/QLoRA）

    C.模型并行策略

    D.分布式训练框架

    3.在进行低资源文本分类时，如何提高模型的泛化能力？

    A.增加训练数据量

    B.使用预训练模型

    C.调整模型复杂度

    D.以上都是

    4.在低资源环境中，以下哪种方法可以有效防止过拟合？

    A.使用

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