1 單選(2.5分)

以下知識庫中，中文知識庫是

得分/總分

• A.

  HowNet

  
  

  2.50/2.50
• B.

  Cyc

• C.

  Conceptnet

• D.

  WordNet

  
  

A 2 單選(2.5分)

以下說法正確的是

得分/總分

• A.

  ConCeptnet完全由專家來定制結構、層級和語義體系

• B.

  HowNet是樹狀結構的，以“義原”作為最小單位的知識系統

• C.

  WordNet將同義詞集合作為基本單位來組織詞典
  

  2.50/2.50
• D.

  Cyc知識庫的知識以產生式的形式存儲。

C 3 單選(2.5分)

以下不屬于現階段知識圖譜技術類別的是

得分/總分

• A.

  應用技術

• B.

  展示技術

  2.50/2.50
• C.

  構建技術

  
  

• D.

  推理技術

  
  

B 4 單選(2.5分)

下列關于知識圖譜應用的說法不正確的是

得分/總分

• A.

  傳統的基于關鍵詞搜索的信息搜索方法，往往無法理解用戶的意圖，用戶需要自己甄選

• B.

  知識問答的實現分為兩步：提問分析和答案推理

• C.

  問答系統讓計算機自動回答用戶的提問，返回相關的一系列文檔

  2.50/2.50
• D.

  Siri、Cortana、小度都是以問答系統為核心技術的產品和服務

C 5 單選(2.5分)

對現代知識圖譜發展的幾個代表性產物，說法錯誤的是

得分/總分

• A.

  Linked data之后，語義web開始弱化“語義推理”的部分

• B.

  Google公司在收購Freebase之后，將其知識表示升華為了圖數據，提升了應用性

• C.

  OWL同linked data一樣，應用了很多三元組形式來描述知識

  2.50/2.50
• D.

  OWL——網絡本體語言，在邏輯上接近完美，但是工程上過于復雜

C 6 單選(2.5分)

對于知識圖譜，以下說法不正確的是

得分/總分

• A.

  知識圖譜中實體識別工作可以使實體表達不規律的問題得到很大改善

  2.50/2.50
• B.

  實體識別是將文本中的實體標注出來，也是知識圖譜構建的基礎

• C.

  現代知識圖譜通常以RDF三元組形式表示知識，如（頭實體，關系，尾實體）

• D.

  知識圖譜中的實體識別通常要解決兩個問題：實體邊界識別、實體類型識別

A 7 單選(2.5分)

以下說法不正確的是

得分/總分

• A.

  實體鏈接是只將新識別出來的實體連接在一起

  2.50/2.50
• B.

  事件學習是從文本中抽取事件信息并結構化表示的過程

• C.

  知識圖譜構建中，在實體識別和實體鏈接后下一步是尋找實體間關系

• D.

  實體間的關系除了有動態的，還有靜態的

A 8 單選(2.5分)

以下描述的是專家系統的是

得分/總分

• A.

  將概念作為節點，邊表示關系，可以用來描述語義關系

• B.

  一般由事實庫、規則庫、推理機構成

  2.50/2.50
• C.

  更多面向常識、普遍概念，用途更加廣泛

• D.

  強調概念及其關系的表達，不具備推理能力

B 9 單選(2.5分)

“26日下午，一架敘利亞空軍L-39教練機在哈馬省被HTS使用的肩攜式防空導彈擊落”

這段文本中：

時間實體“26號下午”，

機構實體“敘利亞空軍”、“HTS”，

地點實體“哈馬省”

武器實體“L-39教練機”、“肩攜式防空導彈”

問，以上做法展示了什么過程

得分/總分

• A.

  實體識別

  2.50/2.50
• B.

  都不是

• C.

  事件學習

• D.

  實體關系

A 10 單選(2.5分)

什么是實體關系學習

得分/總分

• A.

  檢測文本中的實體是否具有某種預定義的關系

  2.50/2.50
• B.

  發現文本中的有效實體

• C.

  實體識別與鏈接

• D.

  研究如何從文本中抽取事件信息并以結構化的形式呈現出來

A

總結

以上是生活随笔為你收集整理的中国大学MOOC 人工智能导论第四章测试的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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