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新闻数据标注项目经验面试题

一、单选题（每题2分，共10题）

考察方向：新闻数据标注基础知识、行业规范及工具应用

1.题干：在新闻数据标注中，“实体关系抽取”任务的核心目标是？

A.识别文本中的命名实体

B.分析实体之间的语义关联

C.统一实体标签的格式

D.提取文本中的关键词

答案：B

解析：实体关系抽取侧重于发现文本中实体间的逻辑关系（如人物关系、事件因果等），而非单纯识别实体或格式化标签。

2.题干：针对中文新闻标题，以下哪种标注方法最适合“主题分类”任务？

A.按字粒度分词标注

B.按词性标注（名词短语为主）

C.多级标签分类（如“财经/科技/娱乐”）

D.情感倾向标注（正/负/中性）

答案：C

解析：新闻标题分类需明确归类，多级标签体系（如行业分类）更符合实际应用需求。

3.题干：某地级市新闻报道中频繁出现“某某区”“某某街道”，若需构建本地实体库，优先标注哪种实体类型？

A.人物

B.机构

C.地点

D.组织

答案：C

解析：本地新闻中地名实体占比高，标注地点类型能提升区域相关性分析效果。

4.题干：标注“事件抽取”任务时，以下哪个标注方案更符合新闻时效性要求？

A.细粒度动作标注（如“发布”“召开”）

B.模糊时间范围标注（如“近期”“未来”）

C.关键时间节点标注（如“2023年5月10日”）

D.概念抽象标注（如“政策变动”）

答案：C

解析：新闻强调时间精确性，关键时间节点标注更利于后续检索与追踪。

5.题干：标注“关系抽取”时，若文本出现“某公司因质量问题被罚款”，应标注哪种核心关系？

A.因果关系

B.职务关系

C.从属关系

D.行为关系

答案：A

解析：“因……被……”是典型的因果关系表达，符合新闻事件逻辑。

6.题干：针对“假新闻检测”任务，以下哪种标注方式最能体现文本的虚假程度？

A.单一真假标签（真/假）

B.虚假类型分类（谣言/编造/误导）

C.可信度打分（0-1分）

D.指证来源标注

答案：B

解析：假新闻存在多种类型，分类标注更利于模型针对性学习。

7.题干：在标注“情感倾向”时，如何处理含反讽或隐晦情绪的文本？

A.忽略此类文本

B.统一标注为“中性”

C.增加“反讽”“隐晦”标签

D.仅标注表面情感（如“高兴”）

答案：C

解析：新闻中反讽现象常见，需专项标注以提升模型鲁棒性。

8.题干：某行业新闻中存在大量专业术语，标注时如何平衡准确性与效率？

A.忽略术语标注，仅关注核心实体

B.使用术语库自动标注，人工校验关键术语

C.全部逐字人工标注

D.放弃该类新闻标注

答案：B

解析：结合自动化与人工校验可兼顾效率与准确性。

9.题干：标注“事件要素抽取”时，以下哪个要素对“事故类新闻”最为关键？

A.事件类型

B.受影响人群

C.涉及金额

D.责任主体

答案：D

解析：事故类新闻通常强调责任主体，标注责任主体能支持后续追责分析。

10.题干：如何避免标注人员对“敏感新闻”的主观偏见？

A.制定严格标注规范

B.多人交叉校验标注结果

C.仅由经验丰富的标注员处理

D.使用机器学习辅助标注

答案：B

解析：交叉校验能有效减少个体偏见，确保标注一致性。

二、多选题（每题3分，共5题）

考察方向：复杂场景标注策略、团队协作与质量控制

1.题干：标注“突发新闻”时，以下哪些策略能提高标注时效性？

A.预定义热点事件模板

B.实时更新标注规范

C.优先标注关键要素（时间/地点/核心事件）

D.使用半监督标注技术

答案：A、C

解析：热点模板可减少重复标注，关键要素优先标注符合新闻特性。

2.题干：标注“地方政策新闻”时，以下哪些实体类型需重点识别？

A.政策名称

B.实施区域

C.利益相关方

D.财政投入金额

答案：A、B、C

解析：政策新闻的核心要素包括名称、区域影响及利益主体，金额标注视需求而定。

3.题干：如何处理标注过程中出现的“标注分歧”？

A.参考历史标注案例

B.由团队负责人最终裁决

C.建立“争议案例库”供集体讨论

D.放弃争议内容

答案：A、C

解析：历史案例可提供参考，争议库能沉淀规则，避免反复决策。

4.题干：标注“财经新闻”时，以下哪些关系需重点抽取？

A.公司并购关系

B.股价波动关联

C.宏观政策影响

D.竞争对手动态

答案：A、B、C

解析：并购、股价、政策是财经新闻的三大关系维度。

5.题干：标注“多源新闻整合”数据时，以下哪些质量控制措施需实施？

A.对比不同来源的实体标注差异

B.统一命名实体缩写规则

C.人工抽样复核交叉验证率

D.自动化一致性检测

答案：A、B、C