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2025年《情感分析》技术趋势试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、单项选择题：（每题1分，共20分。请将你认为最正确的选项字母填在题干后的括号内）

1.情感分析（SentimentAnalysis）通常被定义为对文本（或其它形式的数据）中所包含的()进行识别、提取、量化和研究的技术领域。

A.事实信息

B.情感倾向

C.指令命令

D.人名地名

2.基于词典的方法进行情感分析，其主要依赖于预先构建好的情感词典，该方法通常难以处理()的情况。

A.新词发现

B.语境变化导致的歧义

C.大规模文本处理

D.情感表达的细微差别

3.下列哪种技术通常不作为传统机器学习方法在情感分析中的应用？

A.支持向量机(SVM)

B.朴素贝叶斯(NaiveBayes)

C.卷积神经网络(CNN)

D.决策树(DecisionTree)

4.将情感分析任务视为一个分类问题，其主要目标是将输入文本划分到预先定义的()类别中。

A.实体类型

B.主题领域

C.情感极性（如：积极、消极、中性）

D.文本风格

5.深度学习模型，特别是循环神经网络（RNN）及其变种，在情感分析中受到关注的主要原因之一是其具备较好的()能力。

A.特征自动提取

B.并行计算

C.全球信息共享

D.逻辑推理

6.在多模态情感分析中，“多模态”通常指的是同时处理多种类型的()信息。

A.视频帧

B.传感器数据

C.媒体模态（如文本、图像、音频）

D.用户行为

7.下列哪个概念指的是模型预测的情感类别与其真实情感类别不一致的现象？

A.过拟合(Overfitting)

B.模型泛化能力差

C.样本偏差

D.误分类(Misclassification)

8.BERT及其后续模型（如RoBERTa,ALBERT）在情感分析任务中表现出色的关键原因之一是它们采用了()机制。

A.自回归

B.自注意力(Self-Attention)

C.递归

D.卷积

9.在情感分析领域，“上下文感知”（Context-Aware）意味着模型能够理解和利用()来更准确地判断情感。

A.词嵌入的维度

B.句子的长度

C.文本出现的具体语境

D.作者的注册时间

10.情感强度分析旨在识别和量化文本中情感的()。

A.方向（正/负）

B.程度（强/弱）

C.类别（喜悦/愤怒）

D.出现频率

11.将情感分析应用于社交媒体数据时，一个主要的挑战来自于数据中普遍存在的()问题。

A.规范化缺失

B.数据稀疏性

C.语言混杂性（如俚语、网络用语）

D.时间同步性

12.传统的情感词典通常面临更新不及时的问题，这主要是因为()。

A.计算资源有限

B.新的情感表达方式不断涌现

C.词典构建成本过高

D.用户使用习惯难以预测

13.在跨语言情感分析中，主要的难点在于()之间的差异和转换。

A.词汇

B.语法

C.文化背景

D.以上都是

14.能够解释模型做出特定情感判断的原因或内部机制的技术被称为()。

A.情感增强技术

B.情感迁移技术

C.情感可解释性技术(ExplainableAIforSentimentAnalysis)

D.情感可视化技术

15.生成式预训练模型（如GPT系列）在情感分析中的应用通常侧重于利用其强大的()能力，对情感表达进行生成、理解或增强。

A.特征提取

B.上下文编码

C.生成式对话

D.模型压缩

16.情感分析在()领域有广泛的应用，例如用于分析用户对产品的评价。

A.市场营销

B.医疗诊断

C.天文观测

D.物理实验

17.对于需要保护用户隐私的场景（如医疗健康领域）进行情感分析，首要关注的是()问题。

A.模型鲁棒性

B.数据偏见

C.隐私泄露风险

D.计算效率

18.“细粒度情感分析”指的是对情感进行更()的划分和识别。

A.量化

B.细化（如：喜悦、满意、兴