问答题

在自然语言处理中，以下哪种模型能够捕捉文本的双向语义信息？

答案： A.BiLSTM
B.Transformer
C.GPT
D.ELMO
正确答案：B
答案解析：Transformer能够同时处理文本的前向和后向信息，捕捉双向语义。

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问答题
以下哪个是深度学习中用于防止梯度消失或爆炸的机制？
答案： A.正则化
B.批归一化（BatchNormalization）
C.Dropout
D.动量（Momentum）
正确答案：B
答案解析：批归一化有助于解决梯度消失或爆炸问题。
问答题
当处理不平衡数据集时，以下哪种方法可以提高少数类别的分类性能？
答案： A.过采样
B.欠采样
C.阈值移动
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：过采样增加少数类样本，欠采样减少多数类样本，阈值移动调整分类决策边界，都可以提高不平衡数据集中少数类别的分类性能。
问答题
以下哪种AI技术常用于图像的语义分割？
答案： A.U-Net
B.VGG
C.AlexNet
D.Inception
正确答案：A
答案解析：U-Net是常用于图像语义分割的模型架构。
问答题
在自然语言生成任务中，以下哪种评估指标更关注生成文本的流畅性？
答案： A.BLEU
B.ROUGE
C.Perplexity
D.METEOR
正确答案：C
答案解析：Perplexity主要衡量语言模型预测下一个词的不确定性，能反映生成文本的流畅性。
问答题
以下哪种技术可以提高AI模型在小样本数据上的学习能力？
答案： A.元学习
B.自监督学习
C.无监督学习
D.半监督学习
正确答案：A
答案解析：元学习有助于模型在小样本数据上更快更好地学习。