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文件名称:2025年命名实体识别实体消歧(含答案与解析).docx
文件大小:15.22 KB
总页数:20 页
更新时间:2025-10-22
总字数:约6.89千字
文档摘要

2025年命名实体识别实体消歧(含答案与解析)

一、单选题(共15题)

1.在命名实体识别实体消歧过程中,以下哪种方法主要用于解决同一实体在不同上下文中的指代问题?

A.语义角色标注

B.基于规则的消歧

C.基于统计的消歧

D.基于深度学习的实体消歧

2.实体消歧中,以下哪种模型结构通常用于捕捉实体之间的关系和上下文信息?

A.卷积神经网络(CNN)

B.循环神经网络(RNN)

C.递归神经网络(RNN)

D.长短时记忆网络(LSTM)

3.在命名实体识别中,以下哪种技术可以用来提高实体识别的准确率?

A.特征工程

B.数据增强

C.模型融合

D.集成学习

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