2025年P(guān)ython自然語言處理文本聚類與主題模型試卷：內(nèi)容歸納與分類考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共10分）1.下列哪一項(xiàng)不是典型的文本預(yù)處理步驟？A.去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)B.分詞C.詞性標(biāo)注D.對文檔進(jìn)行聚類2.在文本聚類中，衡量聚類效果好壞的內(nèi)部指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient）D.F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）3.下列關(guān)于TF-IDF的描述，錯(cuò)誤的是？A.TF表示詞在文檔中出現(xiàn)的頻率B.IDF表示詞在整個(gè)文檔集中出現(xiàn)的頻率C.TF-IDF值越高的詞，其在文檔中的重要程度越高D.TF-IDF能有效消除詞頻對結(jié)果的過度影響4.LDA模型屬于哪種類型的主題模型？A.知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型B.生成式模型C.判別式模型D.統(tǒng)計(jì)分類模型5.主題模型中，困惑度（Perplexity）主要用于評估？A.主題之間的相似度B.模型對訓(xùn)練集的擬合程度C.主題的清晰度或可解釋性D.模型預(yù)測的準(zhǔn)確性二、填空題（每空2分，共20分）6.文本聚類是將一系列文檔劃分為若干簇，使得簇內(nèi)文檔的相似度盡可能__，簇間文檔的相似度盡可能__。7.在使用K-Means進(jìn)行文本聚類前，通常需要將文本轉(zhuǎn)換為__向量表示。8.詞袋模型（BoW）忽略了詞語在文本中的__信息。9.LDA模型假設(shè)每個(gè)文檔是由__個(gè)主題混合而成，每個(gè)主題又是由一組詞語按照一定的概率分布構(gòu)成。10.評估主題模型結(jié)果好壞的__指標(biāo)之一是主題一致性（CoherenceScore），它衡量主題內(nèi)詞語的相關(guān)性。三、簡答題（每題5分，共15分）11.簡述K-Means聚類算法的基本步驟。12.解釋什么是TF-IDF，并說明其如何幫助文本聚類或主題模型更好地發(fā)現(xiàn)內(nèi)容主題。13.描述使用LDA模型進(jìn)行主題挖掘的一般流程，包括至少三個(gè)主要步驟。四、編程實(shí)現(xiàn)題（共35分）14.（15分）假設(shè)你已經(jīng)使用Python加載了一個(gè)包含多個(gè)新聞標(biāo)題的列表`news_titles`。請編寫Python代碼，完成以下任務(wù)：a)使用spaCy庫對`news_titles`中的每個(gè)標(biāo)題進(jìn)行分詞，并將結(jié)果存儲(chǔ)在一個(gè)新的列表`tokenized_titles`中。b)去除每個(gè)標(biāo)題中的停用詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，只保留名詞（NOUN）和動(dòng)詞（VERB），將處理后的標(biāo)題文本存儲(chǔ)在列表`processed_titles`中。15.（20分）假設(shè)你已經(jīng)完成了第14題的文本預(yù)處理，得到了處理后的新聞標(biāo)題列表`processed_titles`。請使用Gensim庫，編寫Python代碼完成以下任務(wù)：a)使用`CountVectorizer`將`processed_titles`轉(zhuǎn)換為詞頻矩陣（袋模型表示），并將結(jié)果存儲(chǔ)在變量`corpus_bow`中。b)使用`TfidfTransformer`將詞頻矩陣`corpus_bow`轉(zhuǎn)換為TF-IDF矩陣，并將結(jié)果存儲(chǔ)在變量`corpus_tfidf`中。c)使用Gensim庫的LDA模型，對`corpus_tfidf`進(jìn)行主題挖掘。設(shè)置主題數(shù)量為3，迭代次數(shù)為100。輸出訓(xùn)練得到的LDA模型，并展示每個(gè)主題下的前5個(gè)高頻詞。五、綜合應(yīng)用題（20分）16.假設(shè)你使用上述編程題第15題的LDA模型處理了一批關(guān)于“科技”、“體育”和“娛樂”三個(gè)領(lǐng)域的新聞評論。模型成功識(shí)別出了若干主題。請根據(jù)你理解的LDA模型輸出（主題詞分布），結(jié)合“內(nèi)容歸納與分類”的要求，簡要描述你會(huì)如何解釋這些主題，并說明它們分別可能對應(yīng)哪個(gè)原始領(lǐng)域，理由是什么？試卷答案一、選擇題1.D2.C3.B4.B5.B二、填空題6.高，低7.向量8.位置/順序9.k（或：若干）10.主題一致性（或：主題一致性）三、簡答題11.答案要點(diǎn)：a)初始化：隨機(jī)選擇k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心。b)分配：計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與各個(gè)聚類中心的距離，將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給距離最近的聚類中心，形成k個(gè)簇。c)更新：對每個(gè)簇，計(jì)算簇內(nèi)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值，并將均值作為新的聚類中心。d)重復(fù)：重復(fù)步驟b)和c)，直到聚類中心不再發(fā)生變化，或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。解析思路：考察對K-Means核心迭代過程的掌握，需包含初始化、分配樣本到簇、更新簇中心三個(gè)主要步驟。12.答案要點(diǎn)：a)TF-IDF定義：TF-IDF是TermFrequency-InverseDocumentFrequency的縮寫，TF表示詞在文檔中出現(xiàn)的頻率，IDF表示詞在整個(gè)文檔集合中出現(xiàn)的頻率的倒數(shù)。b)作用：TF-IDF能夠突出在當(dāng)前文檔中頻繁出現(xiàn)，但在整個(gè)文檔集中不常見的詞語的重要性。這些詞語通常更能代表文檔的主題。c)對聚類/主題模型幫助：通過強(qiáng)調(diào)與主題相關(guān)的關(guān)鍵詞，TF-IDF有助于模型將內(nèi)容相似的文檔聚集在一起，或者更清晰地識(shí)別出文檔集中潛在的語義主題。解析思路：需要解釋TF-IDF的計(jì)算方式和含義，并闡述其如何通過聚焦于關(guān)鍵詞來提升模型捕捉文檔主題和進(jìn)行有效聚類的能力。13.答案要點(diǎn)：a)加載語料：準(zhǔn)備待處理的文本數(shù)據(jù)。b)向量化：將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為詞袋模型或TF-IDF等向量表示形式。c)模型訓(xùn)練：使用LDA算法，指定主題數(shù)量H，對向量化的數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到每個(gè)主題下的詞分布（主題詞包）以及每篇文檔的主題分布。解析思路：考察對LDA應(yīng)用流程的熟悉度，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征表示、模型訓(xùn)練等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。四、編程實(shí)現(xiàn)題14.代碼示例（需安裝spaCy并下載模型）：```pythonimportspacy#假設(shè)news_titles已定義#加載spaCy語言模型（例如英文模型en_core_web_sm）nlp=spacy.load("en_core_web_sm")tokenized_titles=[]processed_titles=[]fortitleinnews_titles:doc=nlp(title)#a)分詞并存儲(chǔ)tokens=[token.textfortokenindoc]tokenized_titles.append(tokens)#b)去除停用詞、標(biāo)點(diǎn)，保留名詞和動(dòng)詞processed_words=[token.textfortokenindocifnottoken.is_stopandnottoken.is_punctandtoken.pos_in["NOUN","VERB"]]processed_titles.append("".join(processed_words))#注意：此處未使用lemmatization（詞形還原），根據(jù)題目要求可能需要```解析思路：使用spaCy進(jìn)行分詞（通過遍歷doc對象），然后根據(jù)條件（是否停用詞、是否標(biāo)點(diǎn)、詞性是否為名詞或動(dòng)詞）過濾詞語。`token.is_stop`,`token.is_punct`,`token.pos_`是spaCy提供的關(guān)鍵屬性。15.代碼示例（需安裝gensim,scikit-learn）：```pythonfromgensim.corporaimportCountVectorizerfromgensim.models.ldamodelimportLdaModelfromgensim.models.coherencemodelimportCoherenceModelfromgensim.utilsimportsimple_preprocessfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerimportnumpyasnp#假設(shè)processed_titles已定義（來自第14題）#a)詞袋模型vectorizer=CountVectorizer(tokenizer=lambdax:x.split(),lowercase=False)corpus_bow=vectorizer.fit_transform(processed_titles)#print("CorpusBowShape:",corpus_bow.shape)#b)TF-IDF轉(zhuǎn)換tfidf_transformer=TfidfTransformer()corpus_tfidf=tfidf_transformer.fit_transform(corpus_bow)#print("CorpusTF-IDFShape:",corpus_tfidf.shape)#c)LDA主題模型lda_model=LdaModel(corpus_tfidf,id2word=vectorizer.get_feature_names_out(),num_topics=3,random_state=42,passes=100)#passes可理解為迭代次數(shù)#輸出模型#print(lda_model)#輸出每個(gè)主題的前5個(gè)高頻詞topics=lda_model.print_topics(num_words=5)fortopicintopics:print(topic)```解析思路：a)使用`CountVectorizer`將處理后的標(biāo)題列表轉(zhuǎn)換為詞頻矩陣。b)使用`TfidfTransformer`將詞頻矩陣轉(zhuǎn)換為TF-IDF矩陣。c)使用`LdaModel`進(jìn)行主題挖掘，需指定主題數(shù)（num_topics）、迭代次數(shù)（passes，類似），以及通過`CountVectorizer`的`get_feature_names_out()`提供詞匯表（id2word）。`print_topics`用于輸出主題詞。五、綜合應(yīng)用題16.答案要點(diǎn)：a)解釋主題：分析LDA模型輸出的每個(gè)主題下的高概率詞語。例如，一個(gè)主題包含“technology”,“innovation”,“software”,“AI”,“computer”等詞，則該主題可能關(guān)于“科技前沿或創(chuàng)新”；另一個(gè)包含“goal”,“player”,“match”,“score”,“l(fā)eague”等詞的主題，可能關(guān)于“體育賽事”。b)分類對應(yīng)：基于主題詞語的語義，將識(shí)別出的主題與原始領(lǐng)域進(jìn)行匹配。例如，識(shí)別出的“科技”主題對應(yīng)“