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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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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
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統計:
A(0), B(0), C(1), D(9), E(0) #3793821
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2026/10/26
#7631000
這題在考什麼觀念 **詞性標記(POS...
(共 698 字,隱藏中)
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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
42. 若只最大化點擊率,最可能犧牲哪一項長期目標? (A) 模型的離線預測準確指標 (Offline Accuracy Metrics) (B) 資料庫的實時更新效率 (Real-time Update Efficiency) (C) 推薦內容的多樣性與新穎度 (Diversity and Novelty) (D) 伺服器端的單次請求延遲 (Request Latency)
#3793828
43. Conditional GAN (cGAN) 引入條件資訊的最主要目的為? (A) 讓鑑別器不需要輸入 (B) 把生成問題變成分群 (C) 提升結果可控性 (D) 保證不會 mode collapse
#3793829
44. CycleGAN 的循環一致性 (cycle consistency) 主要是在解決什麼限制? (A) 保證映射是線性的 (B) 讓生成器不需要學習 (C) 把影像變成語音 (D) 在無成對資料下仍能學習兩域之間的映射
#3793830
45. Q 學習 (Q-learning) 為 off-policy 方法,其實務風險之一是? (A) 行為策略與目標策略不一致,易導致估計偏差與訓練不穩 (Policy Mismatch) (B) 演算法設計本質使模型在任何情境下皆完全無法使用離線資料 (Offline Data) (C) 模型訓練過程高度依賴具有專家標籤的成對監督式資料集 (Paired Data Only) (D) 在處理連續動作空間時會因探索機制限制而絕對無法收斂 (Non-convergence)
#3793831
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