NLP复习2020（1）_nlp选择题题库

1.判断题

1.神经网络预训练时可以将所有参数全部初始化为0。

答：不能，会造成训练时无法更新梯度，使训练无法收敛。见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27190255

2.从计算角度上，Sigmoid和tanh激活函数均需要计算指数，复杂度高，而ReLU只需要一个阈值即可得到激活值。

答：正确。相关知识见：激活函数—Sigmoid、Tanh、ReLu、softplus、softmax

2.选择题

下面哪些方法有助于解决深度网络的梯度消失问题（ACD）

控制网络深度
使用Sigmoid激活函数
预训练+微调
使用ReLU激活函数
见详解深度学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法

3.填空题

从给定的句子可以产生___9__个二元组短语（Bigram）：
「Analytics Vidhya is a great source to learn data science」
二元组短语: Analytics Vidhya, Vidhya is, is a, a great, great source, source to, To learn, learn data, data science

4. 分析题

“结婚的和尚未结婚的”会被分词为 “结婚 的 和尚 未 结婚 的“的原因是？
见中文分词概述和规则分词

重要概念：

重要概念： 激活函数：
sigmod和tanh，相同点：
优点：平滑
优点：易于求导
缺点：幂运算相对耗时
缺点：导数值小于 1，反向传播易导致梯度消失（Gradient Vanishing）
sigmod：
优点：可以作为概率，辅助模型解释
缺点：输出值不以零为中心，可能导致模型收敛速度慢

ReLU：
但是它比较好地解决了梯度消失的问题，而且计算速度非常快，只需要判断输入是否大于0，收敛速度远快于sigmoid和tanh。它是比较常用的激活函数。

但是，relu函数也有问题，训练的时候很”脆弱”。例如，一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是 0。如果 learning rate 很大，那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了。
神经网络基础；

梯度消失：详解深度学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法；
skip-gram和cbow：词向量；
RNN，lstm：循环神经网络；
seq2seq：attention, self-attention： seq2seq；
transformer： transformer
多义词；：从EMLo到Bert
mask：从EMLo到Bert