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2025年超星尔雅学习通《信息检索与文本分析技术应用案例》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.在信息检索中，使用关键词检索的主要目的是（）

A.获取最全面的结果

B.提高检索结果的精确度

C.减少检索时间

D.增加检索结果的多样性

答案：B

解析：关键词检索的核心在于通过精确的关键词选择来缩小检索范围，从而提高检索结果的精确度。虽然关键词检索可能无法获取最全面的结果，也无法显著减少检索时间或增加结果的多样性，但其主要目的是提升检索的准确性。

2.文本分析技术中，词频（TF）主要用于衡量（）

A.词语在文档中的重要性

B.词语在语料库中的出现频率

C.文档的长度

D.词语的情感倾向

答案：A

解析：词频（TF）是文本分析中常用的指标，用于衡量某个词语在特定文档中出现的频率，从而反映该词语在文档中的重要程度。词频越高，通常表明该词语在文档中的重要性越大。

3.在信息检索系统中，查询扩展的主要目的是（）

A.增加查询的复杂性

B.提高检索结果的召回率

C.减少检索结果的精确度

D.简化查询过程

答案：B

解析：查询扩展是一种常用的信息检索技术，通过分析查询词的相关文档或用户行为，将相关的词语加入到原始查询中，从而扩展查询的语义范围。其主要目的是提高检索结果的召回率，确保与查询相关的文档能够被更多地检索出来。

4.文本分析中，命名实体识别（NER）的主要任务是指（）

A.识别文本中的关键词

B.划分文本的语法结构

C.识别文本中具有特定意义的实体

D.分析文本的情感倾向

答案：C

解析：命名实体识别（NER）是文本分析中的一项重要任务，其主要目标是从非结构化文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。这项任务对于信息抽取、知识图谱构建等应用具有重要意义。

5.在信息检索系统中，贝叶斯模型通常用于（）

A.文档分类

B.查询优化

C.结果排序

D.查询扩展

答案：A

解析：贝叶斯模型是一种常用的概率分类模型，在信息检索系统中通常用于文档分类任务。通过计算文档属于某个类别的概率，贝叶斯模型可以对文档进行分类，从而帮助用户更有效地获取所需信息。

6.文本分析技术中，TF-IDF算法的主要作用是（）

A.提高查询效率

B.降低检索结果噪声

C.提升文档权重

D.简化文本处理流程

答案：C

解析：TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种常用的文本分析技术，用于计算词语在文档中的权重。该算法结合了词频（TF）和逆文档频率（IDF），主要作用是提升文档权重，使得在文档中频繁出现但跨文档出现频率较低的词语能够获得更高的权重，从而更准确地反映文档的主题。

7.在信息检索中，短语检索通常用于（）

A.检索单个关键词

B.检索包含特定短语的文档

C.检索任意顺序的关键词

D.检索同义词文档

答案：B

解析：短语检索是一种信息检索技术，用于检索包含特定短语的文档。与单个关键词检索不同，短语检索要求词语在文档中按照特定的顺序出现，从而更精确地满足用户的检索需求。

8.文本分析中，情感分析的主要目的是（）

A.识别文本中的实体

B.分析文本的主题

C.判断文本的情感倾向

D.划分文本的语法结构

答案：C

解析：情感分析是文本分析中的一项重要任务，其主要目的是判断文本所表达的情感倾向，如积极、消极或中性。这项任务对于舆情分析、用户评论分析等应用具有重要意义。

9.在信息检索系统中，倒排索引的主要作用是（）

A.提高查询效率

B.减少存储空间

C.简化文档处理

D.增加检索结果多样性

答案：A

解析：倒排索引是信息检索系统中的一种重要数据结构，用于快速检索包含特定词语的文档。通过建立词语到文档的映射关系，倒排索引可以显著提高查询效率，使得用户能够更快地获取所需信息。

10.文本分析技术中，主题模型的主要应用是（）

A.文档分类

B.查询扩展

C.结果排序

D.情感分析

答案：A

解析：主题模型是文本分析中的一种统计模型，主要用于发现文档集合中的潜在主题。通过分析文档中的词语分布，主题模型可以将文档划分为不同的主题，从而帮助用户更好地理解文档集合的内容。

11.在信息检索系统中，用于表示查询与文档之间相关程度的指标是（）

A.文档长度

B.查询词频

C.相似度

D.逆文档频率

答案：C

解析：信息检索系统的核心目标之一是衡量查询与文档之间的相关程度。相似度是表示这种相关程度的关键指标，它通过计算查询向量与文档向量之间的距离或相似性，来评估两者在内容上的匹配程度。文档长度、查询