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2025年超星尔雅学习通《文本挖掘与语义分析》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.文本挖掘的基本目的是（）

A.提取文本中的关键词

B.改变文本的外观

C.自动生成新的文本内容

D.分析文本的情感倾向

答案：A

解析：文本挖掘的主要目的是从大量文本数据中提取有价值的信息和知识，其中提取关键词是基础步骤之一。改变文本外观属于文本格式处理，自动生成文本内容属于文本生成任务，分析文本情感倾向属于情感分析范畴，并非文本挖掘的基本目的。

2.下列哪种方法不属于文本预处理步骤？（）

A.分词

B.去停用词

C.词性标注

D.文本分类

答案：D

解析：文本预处理是文本挖掘前的重要步骤，包括分词、去停用词、词性标注等，目的是将原始文本转化为结构化数据。文本分类属于文本挖掘的应用层面，是在预处理后的文本数据上进行的任务。

3.词袋模型的主要缺点是（）

A.无法处理同义词

B.忽略了文本的顺序信息

C.计算复杂度高

D.需要大量特征工程

答案：B

解析：词袋模型将文本表示为词频向量，只考虑词的出现次数，忽略了词语在文本中的顺序和上下文关系。无法处理同义词和计算复杂度高不是其主要缺点，需要大量特征工程是相对于其他模型而言的。

4.主题模型中，LDA表示的中文意思是（）

A.潜在狄利克雷分配

B.概率主题模型

C.逻辑回归模型

D.支持向量机

答案：A

解析：LDA是LatentDirichletAllocation的缩写，中文称为潜在狄利克雷分配，是一种常用的主题模型算法。

5.下列哪种算法不属于聚类算法？（）

A.K-means

B.DBSCAN

C.决策树

D.层次聚类

答案：C

解析：K-means、DBSCAN和层次聚类都是常用的聚类算法，决策树是一种分类和回归算法，不属于聚类算法范畴。

6.文本分类中，朴素贝叶斯分类器的核心假设是（）

A.特征之间相互独立

B.特征之间存在强关联

C.类别数量固定

D.特征分布服从高斯分布

答案：A

解析：朴素贝叶斯分类器的朴素体现在其对特征之间相互独立的假设，这是该算法的核心特点。

7.词嵌入技术的主要目的是（）

A.提高文本分类准确率

B.降低文本维度

C.将词语表示为向量

D.增加文本中的关键词

答案：C

解析：词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe）的主要目的是将词语映射为高维向量空间中的向量表示，以便计算机能够更好地理解和处理文本数据。

8.下列哪种方法不属于语义分析方法？（）

A.情感分析

B.主题建模

C.文本分类

D.文本生成

答案：D

解析：情感分析、主题建模和文本分类都属于语义分析范畴，而文本生成属于自然语言生成领域，与语义分析不同。

9.在文本挖掘中，TF-IDF表示的中文意思是（）

A.主题频率-逆文档频率

B.词语频率-逆类别频率

C.主题密度-逆文档频率

D.词语频率-逆文档频率

答案：D

解析：TF-IDF是TermFrequency-InverseDocumentFrequency的缩写，中文称为词语频率-逆文档频率，是一种常用的文本权重计算方法。

10.修改下列哪种技术不属于深度学习方法？（）

A.卷积神经网络

B.递归神经网络

C.支持向量机

D.长短期记忆网络

答案：C

解析：卷积神经网络、递归神经网络和长短期记忆网络都属于深度学习方法，而支持向量机是一种传统的机器学习算法，不属于深度学习范畴。

11.文本挖掘中，用于表示词语之间相关性的度量是（）

A.词频

B.逆文档频率

C.相似度

D.词性

答案：C

解析：词频表示词语在文本中出现的次数，逆文档频率表示词语在所有文档中的普遍程度，词性是词语的语法属性。相似度是用于衡量两个词语或文本之间关联程度或接近程度的度量，能够表示词语之间的相关性，是文本挖掘中常用的概念。

12.下列哪种模型不属于生成式模型？（）

A.朴素贝叶斯

B.高斯混合模型

C.潜在狄利克雷分配

D.支持向量机

答案：D

解析：朴素贝叶斯、高斯混合模型和潜在狄利克雷分配都属于生成式模型，它们首先学习数据的概率分布，然后生成新的数据。支持向量机是一种判别式模型，它直接学习数据分类的决策边界。

13.文本分类中，过拟合现象指的是（）

A.模型对训练数据拟合不足

B.模型对训练数据拟合过度

C.模型泛化能力差

D.模型训练时间过长

答案：B

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现很差的现象。这通常是因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和细节，导致泛化能力下降。模型对训练数据拟