自然语言处理_过程性测评2

第1题

在基于统计方法的文本分类中，特征选择是一个重要步骤，其主要目的是？

A. 减少计算量
B. 提高分类准确率
C. 增加特征数量
D. 简化模型结构

第2题

在事件抽取中，事件论元通常指的是？

A. 事件的描述文本
B. 事件的类型
C. 事件的触发词
D. 事件的时间、地点、参与者等信息

第3题

在机器阅读理解中，抽取式阅读理解与选择式阅读理解的主要区别在于？

A. 答案的来源（原文或选项）
B. 阅读理解的难度
C. 所需的技术方法
D. 评估标准的差异

第4题

以下哪种方法属于基于统计方法的文本分类？

A. BiLSTM+CRF
B. 卷积神经网络（CNN）
C. 朴素贝叶斯分类器
D. Transformer模型

第5题

深度学习文本分类中，BERT模型相比传统CNN的优势在于？

A. 仅需少量标注数据
B. 能捕捉双向上下文语义
C. 计算速度更快
D. 仅支持英文文本

第6题

CoMatch模型适用于哪种阅读理解任务？

A. 抽取式阅读理解
B. 生成式阅读理解
C. 选择式阅读理解
D. 开放式阅读理解

第7题

在医疗文本中，“患者服用青霉素后皮疹消退”应标注的实体是？

A. 患者（人物）
B. 青霉素（药物）
C. 皮疹（症状）
D. B 和 C

第8题

BiLSTM+CRF模型在命名实体识别中的显著优势是？

A. 仅适用于短文本
B. 仅依赖于前向信息
C. 不需要特征工程
D. 能够处理长距离依赖问题

第9题

基于PCNN的关系抽取方法中的“PCNN”指的是？

A. 参数化卷积神经网络
B. 概率卷积神经网络
C. 分段卷积神经网络
D. 部分卷积神经网络

第10题

事件抽取的主要目的是？

A. 识别文本中的事件及其论元
B. 对文本进行情感分析
C. 识别文本中的主题
D. 生成文本摘要

第11题

远程监督方法的缺陷是？

A. 可能引入噪声数据
B. 需要人工标注全部数据
C. 仅适用于短文本
D. 无法处理嵌套实体

第12题

以下哪个模型不属于生成式文本摘要的常见模型？

A. Seq2Seq模型
B. Transformer模型
C. TextRank模型
D. BERTSUM模型

第13题

文本生成与文本摘要的共同点是？

A. 都依赖于外部知识库
B. 都涉及文本的输出或生成
C. 都仅适用于短文本
D. 都仅涉及文本的理解

第14题

在机器阅读理解的发展历程中，哪个模型的提出标志着深度学习在该领域的广泛应用？

A. TextRank
B. BiDAF
C. SVM
D. KNN

第15题

以下哪个不是文本分类的常见应用场景？

A. 垃圾邮件检测
B. 新闻分类
C. 情感分析
D. 机器翻译

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