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2024年知识考核人工智能训练师三级真题精选附答案

一、理论知识考核

1.以下哪种数据标注类型属于语义级标注？()

A.边界框标注（BoundingBox）

B.关键点标注（Keypoint）

C.像素级分割（SemanticSegmentation）

D.目标跟踪标注（ObjectTracking）

答案：C

解析：语义级标注要求对图像中每个像素进行类别划分，像素级分割（SemanticSegmentation）直接满足这一特征。边界框标注和关键点标注属于目标检测级标注，目标跟踪标注属于时序关联标注，均未达到语义级精度。

2.下列不属于数据清洗核心步骤的是？()

A.异常值检测

B.数据归一化

C.缺失值填充

D.重复数据剔除

答案：B

解析：数据清洗主要解决数据质量问题，包括异常值检测、缺失值填充、重复数据剔除等；数据归一化属于数据预处理中的特征工程步骤，用于统一数据量纲，不属于清洗范畴。

3.标注工具LabelStudio中，“互斥标签”功能的主要作用是？()

A.限制同一区域只能选择一个标签

B.允许同时选择多个标签

C.自动生成标签关联规则

D.隐藏不常用标签

答案：A

解析：互斥标签功能通过设置标签间的互斥关系，确保同一标注区域仅能选择一个标签（如“猫”和“狗”不能同时标注在同一只动物上），避免标注冲突。

4.模型评估指标中，F1分数的计算公式是？()

A.(精确率×召回率)/(精确率+召回率)

B.2×(精确率×召回率)/(精确率+召回率)

C.(精确率+召回率)/2

D.精确率/召回率

答案：B

解析：F1分数是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均数，公式为2×(P×R)/(P+R)，用于综合衡量模型在查准和查全上的表现。

5.以下哪种场景最适合使用弱监督学习进行数据标注？()

A.医学影像肿瘤边界标注（需高精度）

B.社交媒体评论情感分类（数据量极大）

C.自动驾驶车辆检测（安全敏感）

D.法律文书实体抽取（专业术语多）

答案：B

解析：弱监督学习适用于数据量极大但标注成本高的场景（如社交媒体评论），通过利用噪声标签或启发式规则降低标注负担；医学影像、自动驾驶、法律文书等场景对标注精度要求高，需强监督。

6.标注工具中，“热键映射”功能主要优化的是____效率。

答案：标注操作

7.数据增强中，“随机亮度调整”属于____增强类型。

答案：图像像素级

8.模型训练时，“过拟合”现象的典型表现是____。

答案：训练集准确率高但验证集准确率低

9.自然语言处理（NLP）中，“实体识别”任务的核心目标是____。

答案：从文本中提取特定类别的实体（如人名、地名、机构名）

10.标注质量控制中，“交叉验证”通常指____。

答案：由不同标注员对同一批数据独立标注后比对一致性

11.数据标注中，“标注规范文档”只需包含标签定义，无需说明标注场景。()

答案：×

解析：标注规范文档需明确标签定义、标注场景（如“车辆检测需包含遮挡50%以上的车辆”）、特殊情况处理（如模糊图像标注规则）等，否则会导致标注歧义。

12.模型训练时，增加训练轮次（Epoch）一定能提升模型性能。()

答案：×

解析：当模型已收敛后，继续增加Epoch会导致过拟合，需结合验证集损失曲线判断最佳训练轮次。

13.多模态数据标注中，“文本-图像对齐”需确保文本描述与图像内容严格对应。()

答案：√

解析：多模态对齐标注的核心是建立不同模态数据间的语义关联，文本描述需准确反映图像中的关键信息（如“一只白色猫坐在沙发上”需对应包含白色猫和沙发的图像）。

14.数据标注中，“标注一致性”仅需检查同一标注员的历史标注记录。()

答案：×

解析：标注一致性需同时检查同一标注员的历史一致性（时间维度）和不同标注员间的一致性（人员维度），通常通过Kappa系数量化。

15.模型评估时，“混淆矩阵”仅能反映二分类任务的性能。()

答案：×

解析：混淆矩阵可扩展至多分类任务，通过N×N矩阵（N为类别数）展示每个类别被正确/错误分类的数量。

二、技能操作考核

1.请简述多模态数据标注中“对齐标注”的实施流程。

(1).确定对齐目标：明确需关联的模态（如文本-图像、语音-视频）及对齐粒度（如整体内容对齐或局部区域对齐）。

(2).设计标注工具：配置支持多模态数据展示的工具（如同时显示图像和对应的文本），添加对齐标记功能（如框选图像区域并关联文本片段）。

(3).制定标注规则：定义对齐标准（如“文本中的‘红色汽车’需对应图像中红色汽车的边界框”），说明冲突处理（如文本描述与图像内容矛盾时标记“未对齐”）。

(4).标注执行：标注员按