中科院自然语言处理期末考：冲刺指南与真题复盘

一、考前押题：核心考点与趋势分析

1. 基础理论巩固

• 语言模型与统计方法：重点复习N-gram模型、最大似然估计、平滑技术（如Good-Turing、Kneser-Ney）。例如，计算二元语法模型中“P(word2|word1)”的概率，需理解如何从语料库中统计共现频次并应用平滑处理。
• 词法与句法分析：掌握分词算法（如正向最大匹配、CRF）、依存句法分析（如Arc-Standard转换系统）。考题可能涉及设计分词规则或解析给定句子的依存关系树。
• 语义表示与嵌入：Word2Vec、GloVe等词向量模型的原理与训练过程，以及BERT等预训练模型的Transformer架构。需理解自注意力机制的计算公式（如QKV矩阵乘法）及多头注意力的作用。

2. 前沿技术与应用

• 预训练与微调：对比BERT、GPT等模型的差异，分析微调策略（如任务适配层设计、学习率调整）。考题可能要求设计针对特定任务（如文本分类、问答）的微调方案。
• 生成模型与评估：GPT系列、T5等生成模型的解码策略（如贪心搜索、束搜索），以及生成结果的评估指标（如BLEU、ROUGE）。需掌握如何通过采样温度控制生成多样性。
• 多模态与跨语言处理：结合图像与文本的VLP模型（如CLIP）、跨语言词嵌入（如MUSE）。考题可能涉及设计多模态检索系统或跨语言翻译模型。

3. 实践与案例分析

• 代码实现题：要求用PyTorch或TensorFlow实现简单模型（如LSTM语言模型），需熟悉张量操作、自动微分及训练循环。
• 数据集处理：分析SQuAD、CoNLL等标准数据集的结构，设计数据预处理流程（如标注转换、特征提取）。
• 错误分析与调优：针对模型在测试集上的表现（如过拟合、欠拟合），提出改进方案（如正则化、数据增强）。

二、考后题目回忆：真题解析与答题策略

1. 理论题示例

• 题目：解释BERT中的Masked Language Model（MLM）任务，并分析其与传统语言模型的差异。
• 解析：MLM通过随机遮盖输入词并预测被遮盖词，解决了传统单向语言模型无法捕捉双向上下文的问题。答题时需对比ELMo（双向LSTM拼接）与BERT（Transformer全连接）的架构差异。

2. 编程题示例

• 题目：用PyTorch实现一个单层Transformer编码器，包括自注意力层与前馈网络。

• 代码框架：

  import torch
  import torch.nn as nn
  class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
      def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward):
          super().__init__()
          self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead)
          self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
          self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
          self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
          self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
      def forward(self, src, src_mask=None):
          src2 = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask)[0]
          src = src + self.norm1(src2)
          src2 = self.linear2(torch.relu(self.linear1(src)))
          src = src + self.norm2(src2)
          return src

• 关键点：需正确实现多头注意力中的QKV计算、残差连接与层归一化。

3. 案例分析题示例

• 题目：给定一个低资源语言的文本分类任务，设计完整的处理流程（包括数据增强、模型选择、评估指标）。
• 策略：
  1. 数据增强：使用回译（Back Translation）或同义词替换生成更多样本。
  2. 模型选择：采用预训练多语言模型（如mBERT或XLM-R）进行微调。
  3. 评估指标：除准确率外，关注F1值（尤其类别不平衡时）及混淆矩阵分析。

三、复习建议与资源推荐

1. 教材与论文：精读《Speech and Language Processing》（Jurafsky & Martin）第9-13章，跟进ACL、NAACL等顶会论文。
2. 开源工具：熟悉Hugging Face Transformers库、Gensim词向量工具包。
3. 模拟训练：用历年考题或Kaggle竞赛数据（如Quora问答对）进行实战演练。
4. 时间管理：理论题优先保证正确率，编程题注重模块化与可读性，案例题分点作答。

四、总结与展望

中科院自然语言处理期末考试既考察基础理论的深度，也注重前沿技术的实践应用。考前需通过押题梳理知识体系，考后通过真题复盘查漏补缺。未来，随着大模型（如GPT-4、PaLM）的演进，考试可能更侧重模型压缩、伦理问题等方向，建议持续关注行业动态。

通过系统复习与实战训练，考生可全面提升NLP领域的核心能力，为后续研究或工程实践奠定坚实基础。