第一章 单元测试

1、单选题：
自然语言处理（NLP）的主要目标是使计算机能够：（ ）
选项：
A:识别和生成人类语言
B:进行图像识别
C:执行基本的算术运算
D:播放音乐
答案: 【识别和生成人类语言】

2、单选题：
以下哪个事件标志着人工智能领域的正式诞生？（ ）
选项：
A:1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts提出人工神经元模型
B:1997年，IBM的深蓝战胜国际象棋冠军
C:1950年，Alan Turing发表《计算机器与智能》
D:1956年，Dartmouth会议提出"人工智能"一词
答案: 【1956年，Dartmouth会议提出"人工智能"一词】

3、单选题：
大规模预训练语言模型的核心思想是：（ ）
选项：
A:训练一个通用的语言表示模型，然后微调用于特定任务
B:使用大量标注数据训练特定的NLP任务
C:只使用特定任务的数据进行模型训练
D:依赖于专家系统提供的知识库
答案: 【训练一个通用的语言表示模型，然后微调用于特定任务】

4、单选题：
BERT模型在预训练阶段采用了哪种架构？（ ）
选项：
A:多层感知机（MLP）
B:循环神经网络（RNN）
C:卷积神经网络（CNN）
D:仅有编码器的Transformer架构
答案: 【仅有编码器的Transformer架构】

5、单选题：
在“预训练-微调”范式中，微调阶段的目的是什么？（ ）
选项：
A:仅使用小规模文本数据进行训练
B:在下游任务和通用指令上进行进一步微调
C:学习固定的词表示
D:聚焦于某一个任务
答案: 【在下游任务和通用指令上进行进一步微调】

第二章 单元测试

1、单选题：
在自然语言处理中，一个2-gram模型能够捕捉：（ ）
选项：
A:单个词的出现概率
B:任意两个词同时出现的概率
C:整个句子的语法结构
D:三个词同时出现的概率
答案: 【任意两个词同时出现的概率】

2、单选题：
关于ReLU激活函数，以下哪项是正确的？（ ）
选项：
A:ReLU函数在输入为负时会产生梯度爆炸
B:ReLU函数的输出范围是[-∞, ∞)
C:ReLU函数可以解决梯度消失问题
D:ReLU函数对于所有输入值都有非零导数
答案: 【ReLU函数可以解决梯度消失问题】

3、单选题：
Transformer模型与传统的递归神经网络模型的主要区别是什么？（ ）
选项：
A:Transformer模型完全基于注意力机制，而没有循环或递归结构
B:Transformer模型依赖于固定的窗口大小来捕捉上下文
C:Transformer模型使用LSTM单元来增强记忆能力
D:Transformer模型使用卷积层处理序列数据
答案: 【Transformer模型完全基于注意力机制，而没有循环或递归结构】

4、单选题：
n-gram模型的基本思想是什么？（ ）
选项：
A:通过统计词的出现次数来预测文本的主题
B:将文本分割成长度为n的词序列，并计算这些序列的概率
C:只关注词之间的顺序，不考虑词出现的频率
D:仅考虑单个词出现的概率，忽略词序
答案: 【将文本分割成长度为n的词序列，并计算这些序列的概率】

5、单选题：
n-gram模型在处理长文本时遇到的主要问题是什么？（ ）
选项：
A:特征向量维度过大，导致数据稀疏问题
B:计算速度慢
C:特征维度不够大
D:无法处理未在语料库中出现过的句子
答案: 【特征向量维度过大，导致数据稀疏问题】