单选题 SVD在自然语言（NLP）中经常解决的问题
A、对新词很轻松的分配词向量
B、计算量随着预料和词典增长维度膨胀快
C、与其他深度学习模型框架差异小
D、同时也可以解决聚类的问题
单选题 使用共现矩阵做词向量容易导致维度爆炸，如何解决
A、使用SVD降维
B、使用K-Means
C、使用KNN处理
D、不能解决
单选题 词袋子模型有很多缺点，使用NNLM解决了词袋子的哪些缺点
A、简单快速
B、数据稀疏和语义问题
C、预料充足的情况下效果好
D、不确定
单选题 NLP中常用的语言模型是为了求得什么
A、一句话或者一个词出现的概率
B、一个词的词向量
C、一个稠密的向量矩阵
D、不确定
单选题 计算机在处理向量肯定是比处理字符串更加方便，因此我们将字符串转换为向量的过程叫什么
A、文本表示
B、文本分类
C、文本摘要
D、文本挖掘
单选题 文本表示有很多种形式短文本表示和词表示是基于什么的文本表示分类
A、基于特征
B、基于粒度
C、基于表示方法
D、不确定
单选题 深度学习模型在训练的时候需要达到哪些基本要求
A、对计算机硬件需求小
B、适合小数据训练
C、需要将问题逐层分解
D、对硬件要求高，并且需要大量数据集
单选题 以下哪个可以作为NNLM模型输入层的输入
A、one-hot的表示
B、中文汉字
C、英文字母
D、字符串
2024-12-03
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