县级AI新闻摘要生成师中级AI知识面试题及解析.docxVIP

第PAGE页共NUMPAGES页

县级AI新闻摘要生成师中级AI知识面试题及解析

一、单选题（每题2分，共20题）

1.在县级AI新闻摘要生成中，以下哪种方法最适合处理方言或地方性术语的准确翻译？

A.基于规则的方法

B.大规模预训练语言模型（如BERT）

C.机器翻译系统

D.人工标注与模板匹配

2.县级新闻报道通常时效性要求高，以下哪个模型最适合快速生成摘要？

A.Transformer-XL

B.T5（Text-to-TextTransferTransformer）

C.GPT-3（GenerativePre-trainedTransformer3）

D.BART（BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers）

3.在生成县级政策新闻摘要时，以下哪种技术最能保证关键信息的完整性？

A.主题模型（LDA）

B.关键词提取（TF-IDF）

C.指令微调（InstructionTuning）

D.语义角色标注（SRL）

4.如果县级新闻摘要生成系统频繁出现“重复内容”问题，可能的原因是？

A.数据集多样性不足

B.模型参数过大

C.摘要长度限制过松

D.服务器负载过高

5.在处理县级突发事件新闻时，以下哪种评估指标最能反映摘要的时效性？

A.BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）

B.ROUGE（Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation）

C.F1分数

D.NDCG（NormalizedDiscountedCumulativeGain）

6.县级AI摘要生成中，如何平衡“简洁性”与“信息量”？

A.使用固定长度的摘要模板

B.动态调整摘要长度（如基于新闻重要性）

C.增加冗余信息以避免遗漏

D.完全依赖模型自动生成

7.在生成县级经济类新闻摘要时，以下哪个领域知识库最有帮助？

A.维基百科（Wikipedia）

B.地方政府工作报告库

C.学术论文数据库

D.社交媒体热搜榜

8.如果摘要生成系统对“本地名人”提及不足，可能的原因是？

A.模型未接触足够的地方性数据

B.数据标注存在偏见

C.摘要长度限制导致信息被压缩

D.系统被故意屏蔽本地信息

9.在县级新闻摘要生成中，以下哪种技术最适合处理“长文本摘要”（如会议报告）？

A.长短时记忆网络（LSTM）

B.注意力机制（AttentionMechanism）

C.卷积神经网络（CNN）

D.递归神经网络（RNN）

10.在评估县级AI摘要生成效果时，以下哪个指标最能反映“用户满意度”？

A.BLEU

B.ROUGE-L

C.用户调研反馈（如NPS）

D.模型训练损失

二、多选题（每题3分，共10题）

1.县级AI新闻摘要生成系统应具备哪些能力？

A.自动检测新闻主题

B.实时处理多源数据（如政府公告、本地媒体）

C.生成符合地方语言习惯的摘要

D.自动过滤无关广告信息

2.在处理县级政务新闻时，以下哪些技术有助于提高摘要的准确性？

A.实体关系抽取

B.关键句提取

C.句法依存分析

D.情感分析

3.如果县级新闻摘要生成系统存在“偏见问题”（如过度强调经济新闻），可能的原因是？

A.数据集不平衡

B.模型训练目标不明确

C.人工编辑干预不足

D.系统缺乏本地化调优

4.在生成县级民生新闻摘要时，以下哪些要素需要优先保留？

A.受影响人群数量

B.解决方案或补偿措施

C.相关部门联系方式

D.新闻发布时间

5.县级AI摘要生成系统的常见技术难点包括？

A.本地化知识图谱构建

B.多模态信息融合（如文字+图片）

C.长文本理解与生成

D.实时更新模型以适应政策变化

6.在评估摘要生成效果时，以下哪些指标需要关注？

A.摘要与原文的重合度（ROUGE）

B.摘要的自然流畅度（人工评估）

C.模型推理速度

D.用户点击率（A/B测试）

7.县级新闻摘要生成中，如何应对“数据稀疏”问题？

A.使用迁移学习

B.扩充数据集（如结合政府公开数据）

C.多任务学习

D.减少摘要生成粒度

8.在生成县级文化类新闻摘要时，以下哪些技术最有帮助？

A.文化领域知识库

B.事件抽取

C.主题建模

D.句子关系图谱

9.如果摘要生成系统对“数字信息”（如政策补贴金额）提取不准确，可能的原因是？

A.数据标注存在错误

B.模型未学习到数字识别模块

C.摘要长度限制导致数字被忽略

D.系统未结合地方性表达习惯