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2025年NLP对话系统意图识别实操真题及答案

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

第一题

你正在开发一个基于Web的智能客服系统，用于处理用户的咨询请求。系统需要能够理解用户的问题，并将其分类到预定义的意图中，以便将问题路由到正确的处理流程或知识库。你获得了一个标注好的数据集，其中包含用户输入的文本和对应的意图标签。请根据以下要求完成意图识别模型的开发。

1.加载数据集（假设数据存储在`intent_data.csv`文件中，包含`text`和`intent`两列）。编写代码进行数据加载。

2.对文本数据进行预处理。实现以下步骤：

*将文本转换为小写。

*移除标点符号和数字。

*移除停用词（假设提供了一个停用词列表`stopwords.txt`）。

*对剩余词语进行词干提取（使用PorterStemmer）。

3.构建词汇表。使用词干提取后的词语构建一个词汇表，为每个词语分配一个唯一的索引。要求词汇表只包含出现频率至少为10次（词频阈值）的词语。

4.将预处理后的文本数据转换为模型可处理的数值特征表示。实现两种表示方法：

*词袋模型（Bag-of-Words,BoW）表示，使用One-Hot编码。

*TF-IDF表示。

5.使用TF-IDF表示和逻辑回归（LogisticRegression）模型训练一个意图识别分类器。你需要将数据集划分为训练集（80%）和测试集（20%）。编写代码完成模型训练。

6.在测试集上评估训练好的逻辑回归模型的性能。计算并报告以下指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1-Score）。请为每个类别报告混淆矩阵。

7.现在假设你想尝试一个更先进的模型。请选择并实现一个基于深度学习的意图识别模型。可以选择CNN、RNN（LSTM或GRU）或Transformer（如BERT微调）。简要说明你选择模型的原因，并编写代码实现该模型（框架自选，如TensorFlow或PyTorch）。你需要加载预训练模型（如果使用），并对其进行微调以适应你的数据集。注意：此处只需提供模型构建和微调的代码框架，无需完成完整的训练过程。

8.比较你在第5题和第7题中实现的两种模型在测试集上的F1分数。简要分析哪种模型表现更好，并说明可能的原因。

第二题

你接手了一个现有的意图识别项目，该项目使用BERT模型作为基础进行意图分类。项目的数据集包含约5000条样本，已经完成了基础的文本清洗和分词。你发现当前模型在识别一些低频意图时表现不佳。为了提升模型对稀有类别的识别能力，请提出并阐述至少三种不同的策略。对于每种策略，简要说明其原理以及如何在你的项目中实施。

1.策略一：（请提出你的想法）

2.策略二：（请提出你的想法）

3.策略三：（请提出你的想法）

请说明你会如何选择和评估这些策略的有效性。

第三题

在构建一个意图识别系统时，数据不平衡是一个常见的问题。假设你的数据集中，大部分样本属于“查询天气”意图，而其他意图（如“预订机票”、“查询余额”）的样本数量非常少。请详细说明数据不平衡可能对意图识别模型产生哪些负面影响。然后，列举并简要解释至少四种常用的处理数据不平衡问题的技术方法。

1.方法一：（请提出你的想法）

2.方法二：（请提出你的想法）

3.方法三：（请提出你的想法）

4.方法四：（请提出你的想法）

试卷答案

第一题

1.```python

importpandasaspd

#假设数据文件和停用词文件路径已知

data_path=intent_data.csv

stopwords_path=stopwords.txt

#加载数据

data=pd.read_csv(data_path)

print(Dataloaded.Shape:,data.shape)

print(data.head())

```

*解析思路：使用`pandas`库的`read_csv`函数加载数据。需要指定文件路径。加载数据后，打印数据形状和前几行以确认加载正确。

2.```python

fromnltk.corpusimportstopwords

fromnltk.stemimportPorterStemmer

importstring

importre

#加载停用词

withopen(sto