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智能对话系统工程师考试试卷
一、单项选择题(共10题,每题1分,共10分)
以下哪类对话系统的核心目标是完成用户特定任务(如订机票、查天气)?
A.闲聊型对话系统
B.任务型对话系统
C.问答型对话系统
D.推荐型对话系统
答案:B
解析:任务型对话系统(Task-orientedDialogueSystem)的核心是通过多轮交互完成用户的具体目标(如订票、查询信息),需依赖对话状态跟踪和槽位填充技术;闲聊型侧重自然交流(A错误),问答型以单轮问答为主(C错误),推荐型属于任务型的子类(D错误)。
智能对话系统中,NLU(自然语言理解)模块的主要功能是?
A.生成符合语境的自然语言回复
B.管理对话流程和状态
C.将用户输入转化为结构化语义表示
D.评估对话质量和用户满意度
答案:C
解析:NLU的核心是将非结构化的用户输入(如“明天北京的天气如何?”)转化为结构化的语义表示(如意图“查询天气”+槽位“时间=明天”+“地点=北京”);生成回复是NLG的功能(A错误),管理流程是对话管理模块(B错误),评估质量是评测模块(D错误)。
以下哪种模型常用于生成式对话系统的文本生成?
A.BERT(双向编码器表示)
B.Transformer(变换器模型)
C.SVM(支持向量机)
D.HMM(隐马尔可夫模型)
答案:B
解析:Transformer模型(尤其是其解码器部分)因自注意力机制对长文本依赖的建模能力,广泛用于生成式对话(如GPT系列);BERT是预训练语言模型,更适合理解任务(A错误),SVM和HMM多用于分类或序列标注(C、D错误)。
评估任务型对话系统时,最核心的指标是?
A.BLEU(双语评估替补)分数
B.任务完成率
C.回复流畅度
D.模型参数量
答案:B
解析:任务型对话系统的核心目标是完成用户任务(如成功订票),因此任务完成率(用户目标达成的比例)是最关键指标;BLEU和流畅度更适用于生成式对话评估(A、C错误),模型参数量与性能无直接关联(D错误)。
以下哪个框架是专为对话系统设计的开源开发工具?
A.TensorFlow
B.PyTorch
C.Rasa
D.Scikit-learn
答案:C
解析:Rasa是专注于任务型对话系统开发的开源框架,提供NLU、对话管理和自定义策略功能;TensorFlow和PyTorch是通用深度学习框架(A、B错误),Scikit-learn是传统机器学习库(D错误)。
意图识别的主要任务是?
A.提取句子中的关键实体(如时间、地点)
B.判断用户输入的核心目标(如“查询天气”“预订酒店”)
C.生成符合上下文的回复
D.跟踪对话过程中的状态变化
答案:B
解析:意图识别(IntentRecognition)的目标是分类用户输入的核心意图(如“查询”“预订”);提取实体是槽位填充的任务(A错误),生成回复是NLG(C错误),跟踪状态是对话状态跟踪(D错误)。
槽位填充(SlotFilling)的主要作用是?
A.确定用户对话的意图类型
B.提取用户需求中的关键参数(如“日期”“人数”)
C.管理多轮对话的上下文
D.评估回复的合理性
答案:B
解析:槽位填充负责从用户输入中提取任务所需的关键参数(如订酒店的“日期”“房型”),是任务型对话系统完成目标的基础;意图识别对应A(错误),上下文管理对应C(错误),评估回复对应D(错误)。
对话系统中“上下文管理”的核心目的是?
A.记录用户历史对话,确保多轮交互的连贯性
B.生成更符合用户偏好的回复
C.降低模型计算复杂度
D.提高单轮对话的准确率
答案:A
解析:上下文管理通过记录对话历史(如用户之前提到的“明天”“北京”),确保后续回复能关联前文,避免“断片”;生成偏好回复需用户画像(B错误),降低复杂度是模型优化目标(C错误),单轮准确率与上下文无关(D错误)。
多轮对话设计的主要挑战是?
A.单轮回复的流畅性
B.长对话中的状态维护和意图延续
C.减少用户输入字数
D.支持多种语言切换
答案:B
解析:多轮对话需跟踪复杂的对话状态(如用户已提供的信息、未确认的参数),并保持意图的一致性(如用户从“查天气”切换到“订酒店”);单轮流畅性是基础要求(A错误),减少输入字数是交互设计问题(C错误),多语言切换是扩展功能(D错误)。
领域迁移(如从“酒店预订”迁移到“机票预订”)的主要难点是?
A.模型参数量过大
B.不同领域的意图和槽位差异
C.用户输入的语言风格变化
D.硬件计算资源限制
答案:B
解析:不同领域(如酒店vs机票)的意图类型(“预订房型”vs“预订舱位”)和槽位(“入住日期”vs“起飞时间”)差异显著,需重新定义语义结构;
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