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运用深度学习技术计算文档语义相似度提高检索的准确性和召回率为用户提供优质检索服务要点试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.深度学习计算文档语义相似度常使用（）模型？

A.决策树B.神经网络C.贝叶斯

答案：B

2.以下哪个不是衡量检索效果的指标（）

A.准确率B.查全率C.增长率

答案：C

3.深度学习训练数据要求（）

A.少量B.大量C.随意数量

答案：B

4.计算语义相似度可帮助提升检索的（）

A.速度B.准确性C.趣味性

答案：B

5.文档语义相似度计算可应用于（）

A.图像识别B.文本检索C.语音合成

答案：B

6.常用深度学习框架不包括（）

A.TensorFlowB.ExcelC.PyTorch

答案：B

7.提高召回率意味着（）

A.找到更多相关文档B.找到更少相关文档C.找到更多不相关文档

答案：A

8.语义相似度计算中词向量作用是（）

A.表示文本含义B.计算文本长度C.统计文本字数

答案：A

9.深度学习模型训练需要（）

A.随机参数B.调优参数C.固定参数

答案：B

10.优质检索服务不包括（）

A.低准确率B.高召回率C.相关性强

答案：A

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.深度学习技术计算语义相似度的优势有（）

A.能处理复杂语义关系B.可适应不同领域C.计算速度快

答案：ABC

2.以下可用于文档语义表示的有（）

A.词袋模型B.词向量C.句子向量

答案：ABC

3.提高检索准确性的方法有（）

A.优化语义相似度算法B.增加训练数据C.改进模型结构

答案：ABC

4.召回率与哪些因素有关（）

A.检索算法B.数据规模C.用户需求

答案：ABC

5.深度学习训练数据来源可以是（）

A.网页文本B.书籍C.数据库记录

答案：ABC

6.优质检索服务特点包括（）

A.快速响应B.高精准度C.个性化推荐

答案：ABC

7.语义相似度计算在以下哪些场景有应用（）

A.问答系统B.文本分类C.信息推荐

答案：ABC

8.常用深度学习模型用于语义相似度计算的有（）

A.BERTB.GPTC.LSTM

答案：ABC

9.影响深度学习模型性能的因素有（）

A.数据质量B.模型复杂度C.训练次数

答案：ABC

10.为提升检索效果对文档预处理包括（）

A.分词B.去停用词C.词性标注

答案：ABC

三、判断题（每题2分，共10题）

1.深度学习计算语义相似度不需要训练模型。（）

答案：错

2.检索准确性和召回率总是同步提升。（）

答案：错

3.大量数据一定能提升深度学习模型效果。（）

答案：错

4.语义相似度只取决于词语顺序。（）

答案：错

5.优质检索服务不需要考虑用户体验。（）

答案：错

6.深度学习模型只能处理英文文本语义。（）

答案：错

7.提高召回率可能会降低准确率。（）

答案：对

8.词向量无法反映语义信息。（）

答案：错

9.训练深度学习模型不需要调优超参数。（）

答案：错

10.文本检索中语义相似度计算可有可无。（）

答案：错

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述深度学习计算文档语义相似度的基本步骤。

答案：先对文档进行预处理，如分词等；接着将文本转换为向量表示；选择合适深度学习模型，如BERT等进行训练；最后用训练好的模型计算文档向量间的相似度。

2.如何通过深度学习提高检索的召回率？

答案：利用深度学习构建精准语义模型，扩大训练数据量，覆盖更多语义情况；优化模型结构，提高对语义的理解和匹配能力；改进检索算法，以更全面地找到相关文档。

3.说明语义相似度计算对优质检索服务的重要性。

答案：能准确判断文档与用户需求语义匹配度，提升检索准确性，使找到的文档更符合需求；还可提高召回率，找到更多潜在相关文档，从而为用户提供优质检索体验。

4.举例说明深度学习模型在文档语义相似度计算中的应用场景。

答案：在有哪些信誉好的足球投注网站引擎中，判断有哪些信誉好的足球投注网站词与网页文档语义相似度，提供相关结果；在智能客服里，分析用户问题与知识库文档语义，准确回答问题；在论文查重中，检测论文间语义相似情况。

五、讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论深度学习技术在提升检索准确性和召回率面临的挑战及解决方案。

答案