【AIGC】人工智能练习师（高级）考试题库-橙点同砚

解析：

• A选项：高质量的数据通常包罗更准确、更全面、更有代表性的信息，能够让模型更好地学习到数据中的模式和规律，从而练习出更好的模型，该选项正确。
  
• B选项：同一模型中练习数据的样本如果不平衡，可能会导致模型对某些种别的数据过拟合或欠拟合，影响模型的泛化能力和准确性，以是练习数据样本必要有一定的平衡，该选项正确。
  
• C选项：数据标签的正确性至关紧张，如果标签错误，模型会基于错误的信息举行学习，必然会影响到模型的准确率，该选项正确。
  

由于A、B、C选项的说法都是正确的，以是正确答案是D.以上都对。

解析：

• A选项：方言模型的构建通常必要从底层的词典创建开始，由于词典是语言模型的根本，该选项正确。
  
• B选项：重口音的问题可以通过加强声学模型练习来改善，让模型更好地适应和辨认不同口音，该选项正确。
  
• C选项：方言和重口音确实有区别，方言涉及到词汇、语法等多个层面，而重口音紧张是发音方面，以是优化方式不一样，该选项正确。
  
• D选项：方言问题不仅仅是声学模型的问题，还涉及到词汇、语法等多方面，仅加强优化声学模型不能完全办理方言问题，该选项错误。
  

以是正确答案是D。

解析：

• A选项：没有噪音数据可以淘汰数据中的干扰和错误，有利于提升数据质量，该选项正确。
  
• B选项：练习数据样本平衡能使模型更全面地学习数据特性，克制因样本不平衡导致的弊端，有助于提升数据质量，该选项正确。
  
• C选项：负向样本富足且种类丰富，可以让模型更好地学习到各种情况，提高模型的泛化能力和准确性，从而提升数据质量，该选项正确。
  

由于A、B、C选项的说法都对提升数据质量有资助，以是正确答案是D.以上都是。

考查的是TTS（Text To Speech，文本到语音）中把数字变成汉字的相关模块知识。
解析：

• A选项：文本归整模块紧张负责对输入的文本举行规范化处理，此中包罗将数字转换为汉字等操作，该选项正确。
  
• B选项：停顿模型紧张是用于确定语音输出时的停顿位置和时长，与数字变成汉字无关，该选项错误。
  
• C选项：获取读音是根据处理后的文本获取对应的发音信息，而不是举行数字到汉字的转换，该选项错误。
  
• D选项：分句模块是将文本划分为合适的句子，以便后续处理，不涉及数字到汉字的转换，该选项错误。
  

以是正确答案是A.文本归整模块。

考查模型召回率的盘算公式。
解析：

• 召回率（Recall）的盘算公式是：                                        R                            E                            C                            A                            L                            L                            =                            T                            P                            /                            (                            T                            P                            +                            F                            N                            )                                  RECALL = TP / (TP + FN)                     RECALL=TP/(TP+FN)，此中                                        T                            P                                  TP                     TP（True Positive）表示真正例，即现实为正例且被预测为正例的样本数；                                        F                            N                                  FN                     FN（False Negative）表示假反例，即现实为正例但被预测为反例的样本数。
  

以是正确答案是A。
B选项中                                   R                         E                         C                         A                         L                         L                         =                         T                         P                         /                         (                         T                         P                         +                         F                         P                         )                              RECALL = TP / (TP + FP)                  RECALL=TP/(TP+FP)是准确率（Precision）的盘算公式，此中                                   F                         P                              FP                  FP（False Positive）表示假正例，即现实为反例但被预测为正例的样本数。
C选项和D选项的公式均不是召回率的正确盘算公式。

考查关于SSML（Speech Synthesis Markup Language，语音合成标记语言）的相关知识。
解析：

• SSML是一种用于标记文本内容的语言，通过对文本内容举行格式化标记，可以控制语音合成的许多方面，如发音、语速、语调、音量等。
  

以是正确答案是C。
A选项中“标准”表述不准确，且“简朴”也不符合SSML的功能特点。
B选项“标准”表述不恰当，“复杂”也不能准确形貌SSML的作用。
D选项“通用性”不是SSML标记的紧张特点，且与控制语音生成方面的表述不相关。

考查分类模型适用的场景。
解析：

• 分类模型紧张用于将数据划分到不同的种别中。开发票流程可以根据不同的业务范例、发票范例等举行分类，得当用分类模型来办理，比方区分增值税发票、普通发票等不同范例的发票流程。
  
• 反馈电话号码、反馈订单编号、发送宝贝链接这些场景紧张是信息的记录和传递，并不涉及到对数据举行分类处理。
  

以是正确答案是A。

解析

• 正确答案：A
  
• 解析：
  
  
  
  • 起首分析辨认文本与标注文本的差异，存在三个更换错误（“我”更换为“吾”、“喜欢”更换为“喜好”、“排球”更换为“拍球”）和一个插入错误（“哦”），总共错误数为(4)个。
    
  • 标注文本的总字数为/( 10 /)个。
    
  • 根据字符错误率（CER）的盘算公式，CER =\frac{错误字符数} {总字符数 =\frac{4}{10} = 40/%/)。
    
  • 字准确率 = (100% - CER = 100% - 40% = 60% = 0.6)，以是答案选A。
    
  
  
• 正确答案：A
  
• 解析：
  
  
  
  • 起首分析辨认文本与标注文本的差异，存在三个更换错误（“我”更换为“吾”、“喜欢”更换为“喜好”、“排球”更换为“拍球”）和一个插入错误（“哦”），总共错误数为(4)个。
    
  • 标注文本的总字数为(10)个。
    
  • 根据字符错误率（CER）的盘算公式，                                                       C                                     E                                     R                                     =                                                   错误字符数                                        总字符数                                                  =                                                   4                                        10                                                  =                                     40                                     %                                              CER = \frac{错误字符数}{总字符数} = \frac{4}{10} = 40\%                              CER=总字符数错误字符数​=104​=40%
    
  • 字准确率 = 100% - CER = 100% - 40% = 60% = 0.6
    
  • 以是答案选A。
    
  
  

1

解析：

• A选项“我忘记蜜码了”中“蜜码”应为“密码”，是关于密码忘记的表述。
  
• B选项“输了很多多少次都提示密码错误”和C选项“为什么总是提示密码错误”，都是在说密码输入错误的情况。
  
• D选项“如何设置密码”，是关于密码设置的内容，与其他三个选项关于密码使用过程中出现问题的分类不一致。
  

以是正确答案是D。

解析

• 正确答案：C
  
• 解析：书箱分类通常可以依据多个维度来举行，比如出书社、语言范例、内容范例等。这意味着一本书箱可以同时被贴上多个不同维度的标签，比方某一书箱可以同时被标记为“某出书社出书”“英语册本”“文学类”等，这种可以同时具有多个不同种别标签的情况符合多标签分类的特点。而二分类是将对象分为两类；多分类是将对象分为多个互斥的种别；多模态是指多种数据模态，与本题书箱分类的任务范例不符。以是书箱分类的标签算是多标签分类任务，答案选C。
  
  
  
  解析：
  
• 准确率 = （预测正确的数量）/（总数据量）× 100% = 5 / 10 × 100% = 50%。
  
• 精准率 = （预测正确的数量）/（预测有结果的数量）× 100% = 5 / 6 × 100% ≈ 83.3%。
  

以是正确答案是A。
准确率是看在所有数据中预测正确的比例，而精准率是看在有预测结果的数据中预测正确的比例。本题中总数据量为10，预测正确的是5条，以是准确率为50%；预测有结果的为6条，此中正确的是5条，以是精准率约为83.3%。

解析：

• A选项“垃圾邮件鉴别——是/否”，这是二分类问题，只有两种结果，不属于多标签分类。
  
• B选项“情绪辨认——愤怒/高兴/平静”，这是多分类问题，将情绪分为不同的种别，但每个样本通常只属于此中一个种别，不属于多标签分类。
  
• C选项“消息主题标签——体育，C罗，欧冠”，一条消息可能同时涉及体育、C罗、欧冠等多个标签，属于多标签分类。
  

以是正确答案是C。多标签分类是指一个样本可以同时属于多个种别或具有多个标签，而其他选项要么是二分类，要么是单标签的多分类，不符合多标签分类的特点。

解析：

• A选项：构建数据标签时，不仅要包管正例样本正确，负例样本同样紧张，否则模型可能会出现弊端，该选项错误。
  
• B选项：负例样本对于模型的练习和评估非常关键，能资助模型更好地学习数据的特性和界限，该选项错误。
  
• C选项：构建数据标签确实必要考虑业务/行业等属性，由于不同的业务和行业有其特定的规则和特点，必要具备一定的业务知识才华准确地举行标签构建，该选项正确。
  
• D选项：构建数据标签范围并非越小越好，过小的范围可能会导致模型过拟合，无法很好地泛化到其他数据上，该选项错误。
  

以是正确答案是C。

解析：

• “南京市长江大桥”是一个特定的地名，指的是位于南京市的长江大桥，正确的分词应该是“南京市/长江大桥”，这样能准确表达其含义。
  
• A选项“南京/市长/江大桥”，将“市长”单独分词，不符合原意。
  
• C选项“南京/市/长江/大桥”，把“南京市”拆分开，也不准确。
  
• D选项“南京/市/长江/大/桥”，过度拆分，没有正确表达整体概念。
  

以是正确答案是B。

解析

• 正确答案：A
  
• 解析：TTS（Text To Speech，文本到语音）在处理一个段落时会举行文本正则，将一些数字、符号以及干扰合成的无意义内容归整掉，终极得到干净的汉字加标点符号的文本内容。在本题中，必要把“2岁了”归整为“两岁了”，如果写成“二岁了”会出现读音错误，以是经过归整后的正确结果是A选项“小男孩两岁了，第一次和奶奶一起旅行”。
  
  
  
  解析：
  
• A选项：增加的数据量并非越多越好，如果数据质量差，过多的数据可能会引入更多噪声，影响模型效果，该选项错误。
  
• B选项：增加高质量的数据可以让模型学习到更准确、更有价值的信息，从而提升模型效果，该选项正确。
  
• C选项：增加丰富的数据范例在一定程度上有助于模型的泛化，但如果数据质量不高，也不一定能带来好的效果，相比之下，数据质量更为关键，该选项不准确。
  
• D选项：模型的正负样本量会影响模型效果，不平衡的正负样本可能导致模型偏向某一类，影响准确性和泛化能力，该选项错误。
  

以是正确答案是B。

解析：

• A选项“插入错误”是指辨认结果中出现了现实语音中没有的内容，与题目形貌不符，该选项错误。
  
• B选项“删除错误”是指现实语音中有但辨认结果中缺失了某些内容，与题目情况不同，该选项错误。
  
• C选项“更换错误”是指现实语音中有，辨认结果里面也有，但字错误了，符合题目所形貌的情况，该选项正确。
  
• D选项“辨认错误”表述太宽泛，没有准确指出具体的错误范例，该选项错误。
  

以是正确答案是C。

解析：

• A选项“分词模型”紧张负责将文天职割成词，它的作用是为后续处理提供根本，一样寻常不会直接导致读音错误。
  
• B选项“停顿模型”是用于确定语音输出时的停顿位置和时长，与读音本身的准确性关系不大。
  
• C选项“获取读音”模块是直接获取每个字词的发音，如果这个模块出现问题，比如发音库不准确、发音规则错误等，很轻易造成读音错误，该选项正确。
  
• D选项“分句模块”是将文本划分为合适的句子，紧张影响语音的节奏和连贯性，而非读音的准确性。
  

以是正确答案是C。

解析

• 正确答案：B
  
• 解析：CER（Character Error Rate，字符错误率）的盘算通常是基于一定的规则。一样寻常来说，删除错误和更换错误的数量是相对确定的，它们不可能超过标注文本的总量。然而，插入错误是不确定的，由于可以无穷定地插入错误字符，以是当插入错误较多的时候，CER字错误率就有可能会超过100%。比方，假设标注文本只有10个字符，但由于插入错误，辨认结果中出现了20个错误字符，那么CER字错误率就会超过100%。而删除错误和更换错误最多只能使错误字符数便是标注文本总量，无法超过这个总量，也就不会使CER字错误率超过100%。
  
  
  解析
  
• 正确答案：D
  
• 解析：
  
  
  
  • A选项中，“账户登录不上了”的缘故原由有很多，不但是“账户被盗”，该签标范围过大，与原始文本内容的相关性和确定性不够准确。
    
  • B选项里，“怎么还不复兴我”只是表达了敦促的意思，但没有注明敦促的对象，签标范围比力宽泛，不够具体明白。
    
  • C选项中，“怎么规复我的谈天记录内容”，仅用“规复钉钉内容”作为签标，而文本内容未提及是何种产品的谈天记录，在产品未知的情况下，这个签标范围过大，且缺乏针对性。
    
  • D选项中，“怎么开发票呀”，签标“开票流程”与原始文本内容精密相关，且定义范围明白，确定性高，是最合适的一组。
    
    
    
    解析：
    用户画像通常会包罗多个维度的信息和标签，比如用户的年龄、性别、爱好爱好、消费风俗、职业等，这些标签可以同时存在于一个用户画像中，以是用户画像是属于多标签分类的。
    
  
  

答案：A. 正确。
比方，一个用户画像可能同时有“25岁”“女性”“喜欢旅游”“常常网购”等多个标签，这符合多标签分类的特点，即一个对象可以同时具有多个不同的标签。

解析：
声音转笔墨很难到达100%的准确率，由于可能会受到多种因素的影响，如说话人的口音、语速、环境噪音、语言的复杂性等。纵然模型在很多情况下表现精良，但由于这些不可控因素，也可能无法到达100%的准确率，不能仅仅由于没有到达100%就判定模型不行。
答案：B. 错误。
比方，在嘈杂的环境中举行声音转笔墨，纵然是优秀的模型也可能会出现一些错误，但这并不意味着该模型本身质量差，在其他较为理想的环境下，它可能会有很好的表现。以是不能仅依据是否到达100%来评判模型的好坏。

考查关于SSML（Speech Synthesis Markup Language，语音合成标记语言）的相关知识。
解析：
SSML是一种用于标记文本内容以控制语音合成的语言，它确实是W3C（World Wide Web Consortium，万维网同盟）的语音接口框架的一部门，用于规范语音合成的相关标记和功能。
答案：A. 正确。
比方，在一些语音应用和体系中，会使用SSML来实现对语音合成的精致控制，如调整语速、语调、音量等，而这些应用和体系的开发通常会遵照W3C的相关标准和框架，此中就包罗SSML这一语音合成标记语言。

解析

• 正确答案：B. 错误
  
• 解析：文本语言生成在神经网络模型上确实存在一字随机性，但是这种随机性可能会带来一些不可控的风险。比方，在某些特定场景下，模型生成的随机字词可能会导致语义弊端、误解乃至违反某些规则或伦理要求，而这些风险很难完全通过技术手段举行精准控制和消除。以是说文本语言生成在神经网络模型上存在不可控的风险，题目中说风险是可控的是错误的。
  
  
  
  解析：
  在TTS技术中，speech_rate通常是用于控制语速的参数。通过调整speech_rate的值，可以实现对语音合成语速的快慢调整。比方，增大speech_rate的值可以加快语速，减小其值则可以减慢语速。
  

答案：A. 正确。
许多TTS体系和工具都提供了这样的参数设置功能，以便用户根据自己的需求和偏好来调整语音输出的语速，从而获得更好的听觉体验。

解析：
分类任务紧张包罗二分类（将样天职为两类）、多分类（将样天职为多个互斥的种别）和多标签分类（一个样本可以同时属于多个种别），这三种分类任务涵盖了常见的分类情况。
答案：A. 正确。
比方，判定邮件是否为垃圾邮件是二分类；将动物分为猫、狗、鸟等是多分类；而给一篇文章同时打上科技、教诲、娱乐等多个标签就是多标签分类，这些都属于不同范例的分类任务。

解析：
数据标记时并不但能对原始数据添加一个标签，在很多情况下，尤其是多标签分类等任务中，是可以对原始数据添加多个标签的，以更全面地形貌数据的特性和属性。
答案：B. 错误。
比方，对于一张图片，可能同时标记为“动物”“猫”“白色”等多个标签，而不是仅仅局限于一个标签，这样可以为后续的数据处理和分析提供更丰富的信息。

解析：
删除错误的定义就是现实语音中存在某个内容，但在辨认结果中却没有出现，这与题目中所形貌的完全一致。
答案：A. 正确。
比方，说话人说了“今天天气很好”，而语音辨认结果为“今天气很好”，这里“天”字在现实语音中有，但在辨认结果里被“删除”了，这就是典型的删除错误。

考查关于ASR（Automatic Speech Recognition，主动语音辨认）和TTS（Text To Speech，文本到语音）的特点。
解析：

• ASR模型紧张是将语音转换为文本，其目的是准确辨认语音内容，通常是对语音信号举行处理和分析，而不是针对不同的人举行区别，只要是符合其练习范围内的普通话语音，都可以举行辨认。
  
• TTS则是将文本转换为语音，通过技术可以实现不同音色、语调等效果，能够做到“千人千面”，让每一个人的声音都不一样，以满意不同的应用场景和需求。
  

答案：A. 正确。
比方，在使用语音助手时，ASR模型会尽力辨认不同人说的普通话指令，而不管是谁说的；而一些有声读物或语音播报体系中，TTS可以模拟出各种不同风格和特点的声音，就像不同的人在说话一样。

考查召回率（Recall Rate）的概念。
解析：
召回率（Recall Rate）的确是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，它紧张用于衡量检索体系的查全率，即检索体系能够检索出的相关文档占所有相关文档的比例。
答案：A. 正确。
比方，在一个文档库中有100篇相关文档，通过检索体系检索出了80篇相关文档，那么召回率就是80%，这反映了检索体系在查找所有相关文档方面的能力。

解析：

• A选项“拼写错误”：TTS是将文本转换为语音，一样寻常不涉及拼写方面的问题，该选项错误。
  
• B选项“辨认错误”：TTS紧张是文本到语音的合成，不是辨认过程，不存在辨认错误，该选项错误。
  
• C选项“读音错误”：这是TTS常见的错误之一，比方多音字读错、生僻字读音不准确等，该选项正确。
  
• D选项“停顿错误”：在语音合成过程中，可能会出现停顿不恰当的情况，比如该停顿的地方没有停顿，或者不该停顿的地方停顿了，这也是TTS常见的错误，该选项正确。
  

答案：CD。
比方，在TTS输出“下雨天留客天留我不留”这句话时，可能会把“留客”的停顿弄错，或者把“行（xíng）走”读成“行（háng）走”，这些都是TTS常见的错误范例。

解析：

• A选项：一样寻常来说，创建语音评测集必要一定量的有用数据，1 - 2小时的有用数据是比力常见的要求，这样可以包管评测集具有一定的规模和代表性，该选项正确。
  
• B选项：数据应能反映业务的真实情况，这样才华使评测集更符合现实应用场景，对语音相关的业务或体系举行有用的评估，该选项正确。
  
• C选项：创建语音评测集不仅仅只必要有语音内容，还必要考虑数据的质量、多样性、代表性等多方面因素，该选项错误。
  
• D选项：数据具有一定的随机性和代表性是很紧张的，这样可以克制评测集的弊端，更全面地评估语音相关的性能和效果，该选项正确。
  

答案：ABD。
比方，在创建一个用于评估语音辨认体系在客服场景下的评测集时，必要网络1 - 2小时客服人员与客户交流的真实语音数据，这些数据要涵盖不同的客户口音、语速、情绪等，具有随机性和代表性，而不是仅仅有语音内容就行。

解析：

• A选项：类与类之间的界限清楚，有助于数据的准确分类和模型的有用学习，能提高数据质量，该选项正确。
  
• B选项：B范例是A种别的子项且同时存在于一个模型，可能会导致数据的混淆和模型的复杂性增加，不利于提高数据质量，该选项错误。
  
• C选项：A种别数据丰富，B种别只有十几条数据，会造成数据的不平衡，影响模型的练习和数据质量，该选项错误。
  
• D选项：整理正向样本的同时输入丰富的负向样本，可以使数据更加全面和平衡，有助于模型更好地学习和泛化，从而提高数据质量，该选项正确。
  

答案：AD。
比方，在一个图像分类任务中，如果猫和狗的种别界限清楚，模型就能更好地学习和区分它们；同时，提供大量猫和狗的图片（正向样本）以及其他动物或非动物的图片（负向样本），能让模型更准确地辨认猫和狗，得到质量更高的数据。而如果把猫的不同品种（如波斯猫是猫的子项）混在一起且数据量差异大，会影响数据质量和模型效果。

解析：
无噪音数据通常是指清楚、明白、没有干扰信息的数据。选项B“好了哦”、C“去火车站怎么走”、D“今天天气怎么样”都是比力清楚、明白的语句，没有其他干扰性的配景噪音或无关信息，都可以算是没有噪音的数据。而选项A由于内容缺失，无法判定其是否为无噪音数据。而选项 B “好了哦” 相对比力简朴和暗昧，完备性和明白性稍弱一些。
答案：CD。
比方，在语音辨认等场景中，像“去火车站怎么走”这样的语音指令，没有其他嘈杂的配景声音或暗昧不清的表述，就属于无噪音的数据，有利于体系准确地举行处理和分析。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。