中科院自然语言处理期末考：押题与回忆全解析

一、考前押题：聚焦核心知识点与题型

1. 基础理论题

自然语言处理（NLP）的基础理论是考试的核心，涉及语言学、统计学和计算机科学的交叉知识。

• 语言学基础：重点考察词法分析（如分词、词性标注）、句法分析（如依存句法、短语结构树）和语义分析（如词义消歧、语义角色标注）。例如，可能要求解释“依存关系”在句法分析中的作用，或对比基于规则与统计的分词方法。
• 统计模型：N-gram模型、隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）是高频考点。需掌握模型原理、参数估计方法（如EM算法）及应用场景。例如，可能要求推导HMM的前向-后向算法，或分析CRF与HMM在序列标注任务中的优劣。
• 深度学习基础：词嵌入（Word2Vec、GloVe）、循环神经网络（RNN）、注意力机制（Attention）是必考内容。需理解模型结构、训练技巧（如梯度消失、门控机制）及在NLP任务中的应用。例如，可能要求解释Transformer中自注意力机制的计算过程，或对比CNN与RNN在文本分类中的表现。

2. 应用实践题

NLP的应用场景广泛，考试常结合实际任务考察综合能力。

• 文本分类：如垃圾邮件检测、情感分析。需掌握特征提取（TF-IDF、词嵌入）、分类器选择（SVM、神经网络）及评估指标（准确率、F1值）。例如，可能要求设计一个基于BERT的情感分析模型，并分析其优缺点。
• 序列标注：如命名实体识别（NER）、词性标注。需理解CRF、BiLSTM-CRF等模型的结构，并掌握标签方案（如BIO格式）的设计。例如，可能要求实现一个简单的CRF模型，并解释其参数训练过程。
• 机器翻译：需理解统计机器翻译（SMT）与神经机器翻译（NMT）的原理，如IBM模型、编码器-解码器框架、注意力机制。例如，可能要求分析Transformer在NMT中的优势，或对比RNN与Transformer在长序列翻译中的表现。

3. 前沿技术题

NLP领域发展迅速，考试常涉及最新研究成果。

• 预训练模型：如BERT、GPT、T5。需理解模型结构（Transformer编码器/解码器）、预训练任务（MLM、NSP）及微调方法。例如，可能要求解释BERT中MLM任务的设计动机，或分析GPT与BERT在生成任务中的差异。
• 少样本学习：如Prompt Learning、Meta Learning。需理解其核心思想（利用少量样本快速适应新任务）及典型方法（如PET、MAML）。例如，可能要求设计一个基于Prompt的文本分类模型，并分析其与微调方法的对比。
• 多模态NLP：如图像-文本匹配、视频描述生成。需理解跨模态表示学习（如CLIP）、注意力融合机制。例如，可能要求分析CLIP模型在图像-文本检索中的优势，或设计一个简单的多模态注意力模型。

二、考后题目回忆：解析考试趋势与难点

1. 基础理论题示例

• 题目：解释依存句法分析中“头词”与“依存词”的关系，并给出一个英文句子的依存分析示例。
• 解析：需明确“头词”是依存关系的支配者，“依存词”是被支配者。例如，句子“The cat sleeps”中，“sleeps”是“cat”的头词（主谓关系），“cat”是“sleeps”的依存词。

2. 应用实践题示例

• 题目：设计一个基于BiLSTM-CRF的命名实体识别模型，并写出其前向传播的伪代码。
• 解析：需理解BiLSTM用于提取上下文特征，CRF用于建模标签间的依赖关系。伪代码需包含输入层（词嵌入）、BiLSTM层（前向/后向LSTM）、CRF层（特征函数、参数训练）及输出层（Viterbi解码）。

3. 前沿技术题示例

• 题目：分析BERT中MLM任务的设计动机，并解释其如何解决“一词多义”问题。
• 解析：MLM任务通过随机遮盖部分词并预测，迫使模型学习上下文相关的词表示。例如，“bank”在“river bank”与“bank loan”中通过不同上下文被区分，从而解决多义问题。

三、复习建议：高效备考策略

1. 夯实基础：重点复习语言学、统计模型和深度学习基础，确保对核心概念（如HMM、CRF、Attention）的理解。
2. 实践驱动：通过实现简单模型（如N-gram、CRF）或复现经典论文（如BERT、Transformer）加深理解。
3. 关注前沿：阅读最新论文（如ACL、EMNLP会议）或教程（如“The Annotated Transformer”），掌握少样本学习、多模态NLP等方向。
4. 模拟考试：利用历年真题或自拟题目进行模拟，训练时间管理与答题技巧（如分点作答、配图说明）。

中科院自然语言处理期末考试既考察基础理论的深度，也注重应用实践与前沿技术的结合。通过考前押题聚焦核心知识点，考后题目回忆分析考试趋势，结合高效备考策略，考生可系统提升复习效率，从容应对考试挑战。