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CIIE◆智慧製造
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115年 - 115-1 中國工業工程學會_工業工程師等相關證照考試:人工智慧#136739
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31. 相依剖析 (dependency parsing) 最適合用來捕捉哪一類訊息?
(A) 詞向量的維度大小
(B) 語音的頻譜能量分佈
(C) 句子中詞與詞之間的語法支配關係
(D) 影像的物件位置
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統計:
A(0), B(1), C(9), D(1), E(0) #3793817
詳解 (共 1 筆)
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B1 · 2026/10/26
#7631004
考題觀念 相依剖析是一種句子結構分析方...
(共 828 字,隱藏中)
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32. 自然語言處理 (NLP) 模型在新領域(例如醫療→法律)崩壞最精準的技術說法是? (A) 語料分佈/用語模式改變造成 domain shift,使統計規賦失效 (B) 過擬合:只要加 dropout (C) 只要換更大模型就必然改善 (D) 欠擬合:增加 epoch 一定好
#3793818
33. 下列何者最貼近詞性標記 (POS Tagging) 與相依剖析在流程上的關係? (A) 詞性標記常作為句法分析的輔助特徵,但兩者可獨立建模 (B) 詞性標記一定要先做,否則無法剖析 (C) 兩者完全無關 (D) 剖析等同詞性標記的延伸分類
#3793819
34. 模型在測試集指標很好但線上關鍵績效指標 (KPI) 很差,最常見的原因是? (A) 資料一定不足 (B) 離線指標與線上任務成本/行為回饋機制不一致 (objective mismatch) (C) GPU 不夠 (D) batch size 太小
#3793820
35. 詞性標記 (POS Tagging) 在關鍵功能詞(如否定)上出錯,對下游最可能的影響是? (A) 只會使句子變短 (B) 不會影響任何下游任務 (C) 只會影響發音 (D) 語意極性或關係結構被反轉
#3793821
36. 相依剖析對資訊抽取 (IE) 最直接的價值是? (A) 提供結構化關係線索,降低僅靠鄰近詞的誤判 (B) 把分類問題變成分群問題 (C) 自動產生更多訓練資料 (D) 提供更高解析度的音訊特徵
#3793822
37. support 在關聯規則中扮演的最核心角色是? (A) 衡量推薦系統的冷啟動程度 (B) 衡量模型收斂速度 (C) 衡量因果強度 (D) 衡量規則在資料中出現的覆蓋程度
#3793823
38. 把關聯規則當成因果規則最可能造成的決策風險是? (A) 一定會提升營收 (B) 採取干預後效果不如預期甚至反向,因為混雜因素未控制 (C) 只會影響運算時間 (D) 只會影響資料庫大小
#3793824
39. 推薦系統冷啟動最精準的定義是? (A) 物品太多導致資料庫滿 (B) 用戶變多導致系統變慢 (C) 模型太大導致欠擬合 (D) 新用戶/新物品缺乏互動歷史而無法推斷偏好
#3793825
40. 協同過濾常見的「回音室效應」指的是? (A) 系統不斷強化既有偏好,導致多樣性降低與偏誤累積 (Preference Reinforcement) (B) 推薦模型在運算過程中完全不依賴任何用戶特徵標籤 (Feature-Independent) (C) 推薦演算法產生的輸出結果具備高度不確定與隨機性 (Stochastic Outputs) (D) 系統透過反事實推論自動確保內容多樣性與社會公平 (Counterfactual Fairness)
#3793826
41. 推薦系統離線 AUC 很高但線上轉換率差,最常見根因是? (A) 只要加深模型就好 (B) 離線樣本與線上曝光/互動機制不同 (C) AUC 不能用於推薦 (D) 資料一定太少
#3793827
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