自然语言处理的发展历程中，哪些技术促进了其发展？ - 考试宝

多选题自然语言处理的发展历程中，哪些技术促进了其发展？

A、统计方法

B、深度学习

C、量子计算

D、知识图谱

E、强化学习

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多选题 (多选题,1.6 分) GPT-1 模型在 Fine-Tune 时()

A、不同任务需采用不同数据组合方式

B、只需在基础模型输出后加全连接层

C、对于复杂任务可能需要特殊处理

D、模型结构会发生改变

多选题 (多选题,1.6分) sequence mask 的作用包括()。

A、使得 decoder 不能看见未来的信息!

B、提高模型的泛化能力

C、对输入序列进行对产

D、计算注意力权重

E、隐藏 t时刻之后的信息

多选题 (多选题,1.5 分) ChatGPT 在对话任务上的表现有( )(3.0)

A、自然流畅对话

B、理解对话历史

C、控制对话策略

D、无需人工干预

多选题 (多选题,1.5 分) 输入层在 NNLM 中的功能包括( )

A、接收前文单词序列的向量表示

B、将词汇转换为神经网络可处理的格式

C、连接上下文词汇向量

D、计算未归一化的对数概率

多选题 (多选题,1.6 分) InstructGPT 的优点有( )

A、生成文本更有针对性

B、适应特定任务场景

C、提高生成文本质量

D、减少模型训练时间

多选题 (多选题,1.5 分) GPT-2 模型在自然语言处理任务上的成果有( )

A、问答系统表现出色

B、文本分类准确率高

C、命名实体识别精准

D、语言推理能力强

多选题 (多选题,1.6 分) n 元文法模型(N- gram)存在的问题有( )

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B、语言灵活多变，改动一个字可能使句子在语料库中不存在

C、即使增加平滑策略，效果也不理想

D、只能考虑短距离的词之间的关系

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A、语料库规模有限时，稍长句子可能未出现导致概率为 0

B、语言灵活多变，改动一个字可能使句子在语料库中不存在

C、即使增加平滑策略，效果也不理想

D、只能考虑短距离的词之间的关系