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AI新闻校对技术专业知识面试题集

一、单选题（共5题，每题2分）

1.在AI新闻校对中，以下哪种技术主要用于识别文本中的事实性错误？

A.语义角色标注

B.逻辑推理引擎

C.命名实体识别

D.句法分析器

2.中国新闻媒体在AI校对中，通常优先关注的本地化错误类型是？

A.外文拼写错误

B.地名、人名歧义

C.经济数据口径不一致

D.国际事件时间线偏差

3.如果AI校对系统检测到某篇报道中存在“数字矛盾”（如前后数据不一致），其优先级应如何排序？

A.高于语法错误

B.低于风格问题

C.与标点符号错误相同

D.由人工审核决定

4.在处理中文新闻时，以下哪种算法最适用于检测“事实性重复”（如同一事件被多次报道且细节矛盾）？

A.TF-IDF模型

B.句子相似度计算（余弦相似度）

C.主题模型LDA

D.关联规则挖掘

5.针对“敏感词过滤”，以下哪种策略在中国新闻校对中最为常见？

A.基于规则的静态列表

B.基于情感分析的动态识别

C.混合机器学习与人工标注

D.完全依赖语义理解模型

二、多选题（共4题，每题3分）

6.以下哪些是中国AI新闻校对系统需要重点校对的领域？

A.政策性表述是否准确

B.国际新闻中的文化术语翻译

C.法律法规引用是否完整

D.报道中的主观性表达

7.在处理海外新闻稿件时，AI校对系统可能遇到的挑战包括？

A.多时区导致的报道时间错误

B.涉外机构名称的翻译规范

C.跨文化语境下的隐喻歧义

D.数据来源的权威性验证

8.以下哪些技术可用于提升AI校对对中文新闻标题的准确性？

A.BERT模型语义匹配

B.基于模板的规则引擎

C.用户行为驱动的反馈学习

D.关键词密度分析

9.在新闻生产流程中，AI校对系统通常与哪些环节协同工作？

A.稿件采编系统

B.审核员知识图谱

C.发布前的舆情监测工具

D.自动摘要生成模块

三、判断题（共5题，每题2分）

10.AI校对系统可以完全替代人工编辑对新闻内容进行事实核查。

11.在中国新闻业中，AI校对的主要目标是消除所有错别字。

12.当AI校对检测到敏感词时，应立即停止稿件发布。

13.中英文新闻的校对标准完全一致。

14.新闻稿件中的“引用语”校对应由AI自动完成，无需人工干预。

四、简答题（共4题，每题5分）

15.简述中国新闻媒体在引入AI校对技术时需考虑的地域性因素。

16.如何区分AI校对中的“事实性错误”与“风格性错误”？

17.描述一种针对中文新闻的“数据一致性校对”方法。

18.结合实际案例，说明AI校对在突发事件报道中的作用与局限性。

五、论述题（共2题，每题10分）

19.分析AI校对技术对中国新闻业伦理规范的影响，并提出应对策略。

20.结合中国新闻监管政策，探讨AI校对系统如何平衡效率与合规性。

答案与解析

一、单选题

1.B

解析：逻辑推理引擎（如知识图谱）能判断事实是否自洽，语义角色标注用于识别句子成分，命名实体识别仅定位实体，句法分析器处理语法结构。

2.B

解析：中国新闻校对强调本地化，如“XX市”是否为正式名称，避免“地方名+机构”的歧义（如“XX区公安分局”与“XX市公安局”）。

3.A

解析：数字矛盾属于事实错误，优先级高于语法（如错别字）、风格（如标点），但低于核心事实（如事件主体错误）。

4.B

解析：余弦相似度计算句子语义距离，适用于检测事实重复；TF-IDF用于关键词提取，LDA用于主题建模，关联规则挖掘适用于数据挖掘。

5.A

解析：中国新闻校对仍依赖规则库（如“敏感词表”），结合人工审核；情感分析多用于舆情监测，混合标注成本高。

二、多选题

6.A、C、D

解析：政策表述（如“三孩政策”）、法律引用（如“民法典”条款）、主观性表达（避免“据称”“据悉”滥用）是重点；B属于翻译范畴，非校对核心。

7.A、B、C

解析：时区差异（如东京时间报道未转译）、机构名称翻译（如“美联储”与“Fed”混用）、隐喻需结合文化背景；D属于数据验证，校对系统侧重文本层面。

8.A、B、C

解析：BERT可理解标题语义，模板规则适用于规范标题格式，用户反馈可优化模型；D关键词密度分析仅适用于文本挖掘，不适用于标题校对。

9.A、B、C

解析：采编系统提供稿件来源，知识图谱辅助事实核查，舆情工具检测稿件风险；D自动摘要生成与校对无直接关联。

三、判断题

10.×

解析：AI校对可处理重复性任务，但事实核查需人工结合权威信源。

11.×

解析：校对目标为事实准确、逻辑清晰，而非仅消除错别字。

12.×

解析：敏感词需人工判断是否误伤（如学术用语），而非一刀切拦截。