国科大自然语言处理期末考试题

国科大学习资料—自然语言处理（宗成庆）-2019期末考试题
一、引言
自然语言处理（NLP）是一门人工智能科学，致力于研究如何让计算机理解和生成人类语言。宗成庆教授是国科大计算机科学与技术学院的知名教授，他在NLP领域有着深厚的学术造诣和丰富的教学经验。本文将重点介绍国科大学习资料—自然语言处理（宗成庆）-2019期末考试题的一些重要知识点和难点。
二、考试题概述
本次考试题主要包括以下几部分：语言模型、词向量表示、句法分析、语义分析、机器翻译、文本生成等。考试题目以中文为主，同时也包括一些英文题目。考生需要在规定时间内完成所有题目，并且答案需要符合一定的准确率和语言表达流畅度。
三、重点词汇或短语

1. 语言模型：语言模型是NLP中的基础模型之一，它主要关注的是语言的概率统计特性。常见的语言模型有二元模型、三元模型、n元模型等。在考试中，考生需要了解如何训练一个语言模型，并且能够用它来进行文本分类、文本生成等任务。
2. 词向量表示：词向量表示是将词语转化为计算机可以处理的数字向量的方法。常见的词向量表示有One-Hot编码、Distributed Representation和Word2Vec等。在考试中，考生需要了解这些词向量表示的原理和优缺点，并且能够用它们来进行词义相似度计算、词义还原等任务。
3. 句法分析：句法分析是NLP中的核心技术之一，它主要关注的是语言的语法结构。常见的句法分析算法有基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。在考试中，考生需要了解这些句法分析算法的原理和优缺点，并且能够用它们来进行句子分析、短语提取等任务。
4. 语义分析：语义分析是NLP中的核心技术之一，它主要关注的是词语或句子的意义。常见的语义分析算法有基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。在考试中，考生需要了解这些语义分析算法的原理和优缺点，并且能够用它们来进行语义角色标注、命名实体识别等任务。
5. 机器翻译：机器翻译是NLP中的核心技术之一，它主要关注的是如何将一种语言自动翻译成另一种语言。常见的机器翻译算法有基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。在考试中，考生需要了解这些机器翻译算法的原理和优缺点，并且能够用它们来进行英汉互译、汉日互译等任务。
6. 文本生成：文本生成是NLP中的核心技术之一，它主要关注的是如何生成符合语法规则的自然语言文本。常见的文本生成算法有模板填充方法、聚类方法和基于深度学习的方法等。在考试中，考生需要了解这些文本生成算法的原理和优缺点，并且能够用它们来进行文本生成、摘要生成等任务。