中文信息处理与挖掘 智慧树答案2024版100分完整版

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第一章 单元测试

1、 本课程将详细介绍的自然语言处理应用有哪些( )。

A:情感分析
B:自动问答
C:自动摘要
D:机器翻译
答案: 情感分析
自动问答
自动摘要
机器翻译

2、 下列那个概念与自然语言处理无关。( )

A:Natural Language Processing
B:Natural Language Understanding
C:Computational Linguistics
D:Computer Vision
答案: Computer Vision

3、 黏着型语言比较有代表性的语言是日语。( )

A:对
B:错
答案: 对

4、 自然语言中最小的有意义的构成单位是( )。

A:字
B:词
C:句子
D:篇章
答案: 词

5、 中文信息处理的第一步是( )。

A:分词
B:构建句法树
C:词性标注
D:确定上下文关系
答案: 分词

6、 如果打开校正功能,对于一些典型的语法错误、拼写错误以及用词错误就可以自动检测出来。( )

A:对
B:错
答案: 对

7、 就分词来讲,主要有三类分词方法( )。

A:基于词典的分词方法
B:基于统计的分词方法
C:基于语法的分词方法
D:基于规则的分词方法
答案: 基于词典的分词方法
基于统计的分词方法
基于规则的分词方法

8、 基于词典的分词方法从匹配的方法来讲,一般使用最大匹配法,而最匹配法又包括( )。

A:正向最大匹配算法
B:逆向最大匹配算法
C:双向最大匹配算法
D:三向最大匹配算法
答案: 正向最大匹配算法
逆向最大匹配算法
双向最大匹配算法

9、 词性标注的主要方法主要有( )。

A:基于规则的词性标注方法
B:基于统计的词性标注方法
C:统计与规则相结合的词性标注方法
D:基于字典的词性标注方法
答案: 基于规则的词性标注方法
基于统计的词性标注方法
统计与规则相结合的词性标注方法

10、 命名实体识别事实上就是识别出以下三类命名实体。( )

A:别名
B:人名
C:地名
D:组织机构名
答案: 人名
地名
组织机构名

第二章 单元测试

1、 概率论作为统计语言模型的数学基础,应用到自然语言处理领域,是由于:统计语言处理技术已经成为自然语言处理的主流,而在统计语言处理的步骤中,收集自然语言词汇(或者其他语言单位)的分布情况、根据这些分布情况进行统计推导都需要用到概率论。( )

A:对
B:错
答案: 对

2、 设E为随机试验,Ω是它的样本空间,对于E的每一个事件A赋予一个实数,记为P ( A ),如果集合函数P ( ⋅ )满足下列哪些条件,则实数P ( A )为事件A的概率。( )

A:非负性
B:规范性
C:可列可加性
D:唯一性
答案: 非负性
规范性
可列可加性

3、 设A、B是两个事件,且P(B)>0,则称P(A|B)为在已知事件B发生的条件下,事件A发生的( )。

A:条件概率
B:概率
C:条件频率
D:似然估计
答案: 条件概率

4、 某一事件B的发生有各种可能的原因n个,B发生的概率是各原因引起B发生概率的总和,也就是( )。

A:条件概率
B:全概率公式
C:先验概率
D:后验概率
答案: 全概率公式

5、 贝叶斯公式于1763年由贝叶斯(Bayes)给出,它是在观察到事件B已发生的条件下,寻找导致B发生的每个原因的概率。( )

A:对
B:错
答案: 对

6、 在自然语言处理中,以句子为处理单位时一般假设句子独立于它前面的其它语句,句子的概率分布近似地符合以下哪项( )。

A:最大似然估计
B:期望
C:贝叶斯法则
D:二项式分布
答案: 二项式分布

7、 在概率论和统计学中,一个离散性随机变量的期望值,是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,也被称为( )。

A:数学期望
B:均值
C:期望
D:方差
答案: 数学期望
均值
期望

8、 在概率论和统计学中,一个随机变量的方差,描述的是它的离散程度,也就是该变量离其期望值的距离.( )

A:对
B:错
答案: 对

9、 以下哪项表示信源 X 每发一个符号且不论发什么符号所提供的平均信息量。( )

A:熵
B:信息
C:条件熵
D:联合熵
答案: 熵

10、 哪一项常被用以衡量两个随机分布的差距。( )

A:熵率
B:条件熵
C:相对熵
D:联合熵
答案: 相对熵

第三章 单元测试

1、 以下哪一个属于序列标注问题( )。

A:命名实体识别
B:英文词的形态还原
C:词频统计
D:指代消解
答案: 命名实体识别


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