A、原始矩阵的元素是非负数
B、分解后矩阵的元素是非负数
C、分解后矩阵的元素可以是负数
D、没有“潜在语义空间的每一个维度都是正交的”这一约束条件
答案：ABD
A、原始矩阵的元素是非负数
B、分解后矩阵的元素是非负数
C、分解后矩阵的元素可以是负数
D、没有“潜在语义空间的每一个维度都是正交的”这一约束条件
答案：ABD
A. 文本识别
B. 机器翻译
C. 文本分类
D. 问答系统
解析：文本分类”是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。文本分类用电脑对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记；它根据一个已被标注的训练文档集合，找到文档特征和文档类别间的关系模型，然后利用这种关系模型对新的文档进行类别判断。答案选C
A. python源文件以***.py为扩展名
B. python的默认交互提示符是：>>>
C. python只能在文件模式中编写代码
D. python具有丰富和强大的模块
解析：本题主要考查Python程序设计语言。python源文件以***.py为扩展名，python的默认交互提示符是：>>>，python能在文件模式中编写代码，也能在交互模式中编写代码，python具有丰富和强大的模块，故本题选C选项。
A. Word2Vec
B. RNN
C. XLNet
D. LSTM
A. 召回率
B. 混淆矩阵
C. 均方误差
D. 准确率
A. 大数据基础
B. 运算效率
C. 设备降价
D. 人员广泛
解析：基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上
A. 已知模型学习
B. 有模型学习
C. 模型学习
D. 学习模型
A. 在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少
B. 每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小
C. 模型参数量越多越好，没有固定的对应规则
D. 训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
解析：几乎模型每个操作所需的时间和内存代价都会随模型参数量的增加而增加
A. 自然语言系统
B. 机器学习
C. 专家系统
D. 人类感官模拟
A. 数据井喷
B. 计算能力突破
C. 产业效益提升
D. 算法技术与模型优化
