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5自然语言处理基础
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111
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111
简介
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【单选题】
[1/111]自然语言处理（NLP）的主要目标是让计算机理解（）。
A.
图像信息
B.
声音信息
C.
人类语言
D.
数学公式
参考答案：
C
参考解析：
无
【单选题】
[2/111]谓词逻辑表示法中，“∀x(P(x)→Q(x))”表示（）。
A.
存在某个 x，若 P (x) 成立，则 Q (x) 成立
B.
对于所有 x，若 P (x) 成立，则 Q (x) 成立
C.
存在某个 x，P (x) 和 Q (x) 都成立
D.
对于所有 x，P (x) 和 Q (x) 都成立
参考答案：
B
参考解析：
无
【单选题】
[3/111]以下哪种技术常用于解决自然语言处理中的词义消歧问题？（）
A.
命名实体识别
B.
词性标注
C.
语义角色标注
D.
上下文语境分析
参考答案：
D
参考解析：
无
【单选题】
[4/111]自然语言处理中的词性标注任务，是为句子中的每个单词标注（）。
A.
词义
B.
语法结构
C.
词性类别
D.
语义类别
参考答案：
C
参考解析：
无
【单选题】
[5/111]词法分析的主要任务是（）。
A.
分析句子的语法结构
B.
从文本中识别单词和词性
C.
理解文本的语义
D.
生成自然语言
参考答案：
B
参考解析：
无
【单选题】
[6/111]机器翻译属于自然语言处理的（）任务。
A.
文本生成
B.
文本分类
C.
信息检索
D.
语言理解
参考答案：
A
参考解析：
无
【单选题】
[7/111]自然语言处理中，为解决文本数据稀疏性问题，可采用的方法是（）。
A.
增加训练数据量
B.
使用词干提取和词形还原
C.
应用主题模型进行降维
D.
以上都是
参考答案：
D
参考解析：
无
【单选题】
[8/111]自然语言处理中的词向量模型（如 Word2Vec）的作用是（ ）
A.
将词语转换为数值向量
B.
将句子转换为语法结构
C.
将文本转换为图像
D.
将语音转换为文本
参考答案：
A
参考解析：
无
【单选题】
[9/111]NLP 中常用的文本表示方法不包括（）。
A.
One-Hot 编码
B.
词袋模型（Bag-of-Words）
C.
Word2Vec
D.
隐马尔可夫模型（HMM）
参考答案：
D
参考解析：
无
【单选题】
[10/111]Word2Vec 模型中，“Skip-gram” 的目标是（）。
A.
预测当前词语
B.
预测上下文词语 ([Site Title][2])
C.
降维
D.
文本分类
参考答案：
B
参考解析：
无
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