人工智能自然语言技术练习(试卷编号131)
1.[单选题]不同标注集的根本差别在于()
A)如何对某些词进行分类
B)如何排布词语
C)如何对某种字符进行分类
D)如何排布字符
答案:A
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2.[单选题]以下四个选项中，哪个选项的缩写是RNN
A)卷积神经网络
B)标准神经网络
C)循环神经网络
D)自注意力机制
答案:C
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3.[单选题]下列不属于神经细胞结构的是（）
A)树突
B)突触
C)细胞体
D)大脑
答案:D
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4.[单选题]正则化也是常用的手段，以下关于正则化描述错误的是哪个
A)过拟合可以通过正则化方式消除
B)常用的正则化方式由L1，L2，以及dropout
C)欠拟合可以通过正则化方式消除
D)正则化是损失函数的一个补偿项
答案:C
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5.[单选题]词袋子模型有很多缺点，使用NNLM解决了词袋子的哪些缺点
A)简单快速
B)数据稀疏和语义问题
C)预料充足的情况下效果好
D)不确定
答案:B
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6.[单选题]Dropout函数的作用是什么
A)随机失活单元，防止过拟合
B)代价函数
C)动态优化器
D)交叉熵函数
答案:A
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7.[单选题]以下哪个是两个数据点A（1,3）和B（2,3）之间的欧几里得距离？
A)1
B)2
C)4
D)8
答案:A
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8.[单选题]Word2Vec的（ ）可以用来计算两个词之间的相似度。
A)tfidf函数
B)similarity函数
C)Sum函数
D)Max函数
答案:B
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9.[单选题]通过去计算一个句子出现的概率的模型，称之为什么模型
A)预训练模型
B)语言模型
C)编码模型
D)解码模型
答案:B
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10.[单选题]词袋子模型和预先模型（word2vec）对比，哪个是不正确的
A)word2vec无法处理一词多义问题
B)词袋子模型不包含语义信息，而word2vec包含语义信息
C)词袋子模型高纬度稀疏
D)词袋子模型中包含的语义信息比word2vec更加充分
答案:D
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11.[单选题]以下关于ROC曲线的说法，正确的是
A)ROC曲线越靠拢（1,2）点
B)ROC曲线越靠拢（0.5,0.5）点
C)ROC曲线越靠拢（0,1）点越好
D)ROC曲线越靠拢（1,0）点
答案:C
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12.[单选题]以下四个说法中，哪个是GBDT的优点
A)在分布稠密的数据集上，泛化能力和表达能力都很好；
B)GBDT在高维稀疏的数据集上表现不佳；
C)训练过程需要串行训练，只能在决策树内部采用一些局部并行的手段提高训练速度。
D)不确定
答案:A正则化英文
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13.[单选题]NLP可以说是人工智能中最难的一个方向，那么它的难体现在哪个地方
A)语言的多样性，多变性等
B)算力能力的提升
C)数据量变得很大
D)算法没有更新
答案:A
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14.[单选题]TF-IDF和词的那些因素相关
A)不确定
B)词意
C)词序
D)词权重
答案:D
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15.[单选题]哪个激活函数用于类似文本分类的二分类任务
A)tanh
B)relu
C)softmax
D)sigmoid
答案:D
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16.[单选题]决策树算法的缺点是（ )。
A)学习时间长，且效果不可保证
B)易出现过拟合，易忽略数据集属性的相关性
C)时空复杂度高，样本容量较小或数据集偏斜时容易误分
D)对非线性问题没有通用解决方案
答案:B
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17.[单选题]以下四个任务当中LDA可以很好的完成哪个任务？
A)对图像进行文本
B)对图像进行特征提取
C)对文档的主题进行分类或聚类
D)以上都正确
答案:C
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18.[单选题]下面那个不属于判别式式模型
A)MEMM
B)CRF
C)HMM
D)SVM
答案:C
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19.[单选题]关于ELMO说法正确的是__?
A)使用了预训练模型，基于上下文微调embedding
B)使用了更强的特征提取器Transformer
C)使用了单向的Transformer去提取特征
D)以上都正确
答案:A
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20.[单选题]决策树可以从以下哪个包中导入
A)sklearn
B)numpy
C)Pandas
D)matplotlib
答案:A
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21.[单选题]关于Batch归一化的描述，说法正确的是？
A)批量归一化
B)仅对输入数据进行归一化
C)仅对隐藏层进行归一化
D)提升了参数搜索难度
答案:A
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22.[单选题]网格搜索虽然有很多的优点，但是也有个关键的弊端是？
A)十分耗时
B)十分快速
C)计算资源少
D)效率快
答案:A
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23.[单选题]下列正确的是
A)句法是指描述词语排列的方法
B)句法结构一般用树状数据结构表示
C)句法分析，是指对输入的单词序列判断其构成是否合乎给定的语法，分析出合乎语法的句子的句法结构。
D)其它3项都对
答案:D
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24.[单选题]一家全国范围发行的杂志出版商聘用你分析他们的社交媒体数据集，并希望知道哪些新出版物是最有价值的。你会使用以下哪一项分析工具？( )
A)文本挖掘
B)情感分析
C)网络挖掘软件
D)关联分析的数据
答案:B
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25.[单选题]什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？
A)加入更多层，使神经网络的深度增加
B)有维度更高的数据
C)当这是一个图形识别的问题时
D)以上都不正确
答案:A
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26.[单选题]在人工智能领域中，提出的一个重要的什么框架
A)机器学习
B)深度学习
C)开源算法
D)tensorflow

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