题目内容（请给出正确答案）

在深度学习中，词向量的主要作用是什么？（）

[单选题]

在深度学习中，词向量的主要作用是什么？（）

A.提高特征向量表示语义度

B.增加数据维度的稀疏性

C.降低模型的复杂度

D.减少训练数据量

提问人：网友黄雨 发布时间：2025-05-17

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ABCD

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第1题

本课程主要讲授了逻辑推理、搜索求解、监督学习、非监督学习、深度学习、强化学习和博弈对抗七个方面的内容。下面哪一个系统利用了上述内容中至少三个（含三个）方面的内容（）

A.基于特征人脸的人脸识别

B.Word2Vec词向量生成

C.Alpha Go

D.基于卷积神经网络的手写体图像识别

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第2题

关于文档的向量表示模型，采用深度学习中的词向量表示模型和传统的单纯基于词频向量表示方法的区别的描述错误的是

A.传统文档的表示一般采用词袋BOW模型，表示为高维向量

B.深度学习中的词向量表示模型通常是一种低维度向量

C.深度学习中的词向量表示模型存在的一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象

D.传统方法中词向量表示模型存在一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象

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第3题

关于GloVe（Jeffrey et al., 2014），下列说法正确的是

A.由斯坦福大学研发

B.将词表示为低维实数值向量的工具

C.和word2vec类似，也可以作为深度学习中预初始化的词向量

D.其它答案都不对

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第4题

针对深度学习的梯度消失问题，哪种因素可能是无效的？

A.增大学习率

B.减少网络深度

C.添加shortcut(skip) connection

D.减少输入层词嵌入向量维度

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第5题

关于Word2vec，下列说法正确的是（）

A.Word2vec是无监督学习

B.Word2vec利用当前特征词上下文信息实现词向量编码，是语言模型的副产品

C.Word2vec能够表示词汇之间的语义相关性

D.Word2vec没有使用完全的深度神经网络

E.Word2vec可以采用负采样的技术在大词表上优化计算

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第6题

在Transformer模型中，解码器的主要作用是什么()。

A.生成输入序列

B.将向量表示解码为输出序列

C.进行序列的降维

D.进行序列的上采样

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第7题

下列关于递归神经网络RNN （Socher et al., 2011)，错误的是

A.每个词通常初始化表示为一个d维的向量。由一个随机均匀分布随机采样生成

B.所有的词向量被存储在一个词嵌入矩阵中。随着训练的进行，该矩阵将被视为一种参数，因此会被学习调整

C.不同长度和句法类型的句子其组合词向量的维度都不同

D.树结构基于句法分析器生成

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第8题

在图像智能处理的医疗影像应用场景中，阿里巴巴达摩院提出了以下哪些创新技术（）。

A.基于原子卷积的空间金字塔池化

B.亚像素卷积

C.多特征融合

D.基于Trabsform结构的新型神经网络模型

E.基于深度学习的文本向量表示

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第9题

在学习中，人工智能作为虚拟辅导教师的主要作用是什么()。

A.提供天气预报

B.提供问题的答案

C.教授体育课程

D.维护学校设施

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第10题

卷积深度学习算法在图像识别领域一定优于支持向量机等传统分类算法的性能。

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第11题

请在完成本周课程学习之后，根据自己理解，回答以下三个问题。（中英文均可，120词以内） 1、翻译是什么？ 2、翻译的是什么？ 3、翻译有何作用？

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