2025年自然语言理解歧义消解技术试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪种技术可以显著提高自然语言处理模型的鲁棒性？

A.结构剪枝

B.知识蒸馏

C.稀疏激活网络设计

D.梯度消失问题解决

2.在自然语言理解歧义消解中，以下哪项技术可以用于提高模型的泛化能力？

A.持续预训练策略

B.对抗性攻击防御

C.模型并行策略

D.低精度推理

3.以下哪种技术可以用于减少预训练模型的大小，同时保持性能？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.特征工程自动化

C.异常检测

D.联邦学习隐私保护

4.在处理多模态医学影像分析时，以下哪种技术可以帮助模型