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2025年超星尔雅学习通《文本挖掘技术与应用》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.文本挖掘技术的主要目的是（）

A.替代人工阅读

B.提取文本中的隐含信息

C.完全自动化处理所有文本

D.创造新的文本内容

答案：B

解析：文本挖掘技术的核心在于从大量非结构化文本数据中自动或半自动提取出潜在的有用信息、模式或知识，帮助人们更深入地理解数据。它并不能完全替代人工阅读，也不能自动处理所有文本，更不是创造新文本内容的主要工具。

2.下列哪一项不属于文本预处理的基本步骤？（）

A.分词

B.去除停用词

C.词性标注

D.文本生成

答案：D

解析：文本预处理是文本挖掘过程中的重要环节，主要包括分词、去除停用词、词性标注、命名实体识别、词形还原或词干提取等步骤，目的是将原始文本转换成更适合后续分析的形式。文本生成通常属于自然语言生成（NLG）的范畴，不属于预处理步骤。

3.在文本挖掘中，倒排索引的主要作用是？（）

A.统计词频

B.提高文本存储效率

C.加速文本检索速度

D.分析文本情感倾向

答案：C

解析：倒排索引是一种索引方法，它将每个单词映射到包含该单词的文档列表。这种索引结构极大地提高了从大量文档中检索包含特定单词或短语的文档的速度，是信息检索系统（如有哪些信誉好的足球投注网站引擎）的核心技术之一。

4.下列哪种算法通常用于文本分类任务？（）

A.决策树

B.K-means聚类

C.主成分分析

D.神经网络

答案：A

解析：决策树是一种常用的监督学习算法，能够学习简单的决策规则从数据中进行分类或回归。它在文本分类任务中应用广泛，通过学习训练数据中的特征模式对新的文本进行类别预测。K-means是聚类算法，用于无监督分组；主成分分析是降维方法；神经网络是通用的机器学习模型，也可用于文本分类，但决策树是其中一种典型且基础的方法。

5.词嵌入技术的主要目的是？（）

A.减少文本维度

B.将词语映射到高维空间

C.提高文本存储密度

D.实现文本自动摘要

答案：B

解析：词嵌入（WordEmbedding）技术将文本中的词语映射为固定维度的向量表示，这些向量能够捕捉词语之间的语义关系，将词语从离散的符号转换为连续的向量空间中的点。其主要目的是为了在保持词语语义信息的同时，将文本处理转化为更易于机器学习模型处理的向量形式。

6.TF-IDF算法中，TF代表什么？（）

A.总词频

B.逆文档频率

C.词语频率

D.文档频率

答案：C

解析：TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种统计方法，用以评估一个词语对于一个文本集合或一个语料库中的其中一份文档的重要程度。其中，TF（TermFrequency）表示词语在文档中出现的频率，即词语在当前文档中出现的次数除以文档总词数。

7.主题模型主要用于解决什么问题？（）

A.文本分类

B.文本聚类

C.主题发现

D.关键词提取

答案：C

解析：主题模型（TopicModel）是一类无监督统计模型，用于发现文档集合中隐藏的抽象主题。它假设每个文档是由多个主题的混合而成，每个主题又是一组词语的分布。主题模型的主要目的是从大量的无标签文本数据中发现这些潜在的主题结构。

8.在情感分析中，Lexicon-based方法通常指的是？（）

A.基于机器学习的方法

B.基于深度学习的方法

C.基于词典的方法

D.基于规则的方法

答案：C

解析：基于词典的方法（Lexicon-basedApproach）是情感分析的一种常用技术，它依赖于预先构建好的情感词典，词典中包含了大量带有情感倾向（如积极、消极）的词语及其对应的情感得分。通过分析文本中包含的词典词语及其权重，来判断文本的整体情感倾向。

9.文本摘要的目的是？（）

A.删除文本中的冗余信息

B.用最少的文字表达原文的核心内容

C.增加文本中的关键词

D.改变文本的语言风格

答案：B

解析：文本摘要（TextSummarization）旨在自动生成一篇简短的摘要，能够概括原始文本的主要信息和关键点。其核心目的是用最少的文字量有效地传达原文的中心思想，帮助读者快速了解文本的主要内容，而不仅仅是删除冗余信息或简单地增加关键词。

10.修改以下哪种技术不属于自然语言处理（NLP）的范畴？（）

A.机器翻译

B.语音识别

C.图像生成

D.情感分析

答案：C

解析：自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能领域的一个分支，专注于让计算机能够理解、解释和生成人类语言。机器翻