1. ChartParser语法解析器
A. 用于解析树状结构 B. 用于解析歧义文法 C. 用于解析基于规则的语言 D. 用于解析无序语言
2. 规则基于的引擎
A. 主要依靠语法分析器 B. 主要依靠词法分析器 C. 结合了语法分析和词法分析 D. 不需要词法分析器
3. 解析树的结构
A. 采用递归下降算法 B. 采用深度优先搜索算法 C. 采用广度优先搜索算法 D. 无法确定
4. RegexpParser正则表达式解析器
A. 适用于模式匹配任务 B. 适用于结构分析任务 C. 适用于语义分析任务 D. 不适用于任何任务
5. 正则表达式的优势与局限性
A. 正则表达式可以处理任意复杂的字符串 B. 正则表达式可以处理重复出现和不重复出现的字符 C. 正则表达式可以处理任意长度的字符串 D. 正则表达式无法处理不规则的字符串
6. 使用示例
A. ChartParser B. RegexpParser C. MaxentParser D. all of the above
7. 最大熵原则
A. 假设所有可能的语法都存在 B. 假设语法是固定的 C. 假设一些语法是正确的 D. 无法确定
8. 应用场景
A. 命名实体识别 B. 句法分析 C. 词性标注 D. 所有以上
9. ne_chunker命名实体识别分词器
A. 用于识别命名实体 B. 用于分析句子结构 C. 用于计算词语频率 D. 用于将单词分成更小的单元
10. tagged标记化工具
A. 用于给单词添加词性标签 B. 用于给句子中的单词排序 C. 用于将单词映射到词性标签 D. 用于将词性标签转换为句子结构
11. 文本分类
A. 用於情感分析 B. 用於主题建模 C. 用於文本分类 D. 全部
12. 命名实体识别
A. 用於信息抽取 B. 用於文本摘要 C. 用於知识图谱构建 D. 全部
13. 句子依存关系分析
A. 用於自然语言推理 B. 用於机器翻译 C. 用於信息抽取 D. 全部
14. 词性标注
A. 用於语法分析 B. 用於信息抽取 C. 用於文本分类 D. 全部
15. 语法翻译
A. 用於机器翻译 B. 用於自然语言理解 C. 用於信息抽取 D. 全部二、问答题
1. ChartParser语法解析器是什么？
2. RegexpParser正则表达式解析器有什么优势和局限性？
3. MaxentParser最大熵解析器是什么？
4. ne_chunker命名实体识别分词器的作用是什么？
5. tagged标记化工具的作用是什么？
6. 如何使用tokens和pos_tag获取分词及词性信息？
参考答案
选择题：
1. AB 2. C 3. A 4. A 5. ABD 6. D 7. A 8. D 9. A 10. A
11. D 12. D 13. D 14. D 15. D
问答题：
1. ChartParser语法解析器是什么？
ChartParser是NLTK中的一个语法解析器，它可以将自然语言文本转换成解析树结构。
思路
：ChartParser使用基于规则的引擎，对输入的文本进行分析，并将分析结果构建成一颗解析树。这颗解析树表示了文本的结构和语法关系。
2. RegexpParser正则表达式解析器有什么优势和局限性？
RegexpParser的优势在于其速度快，而且可以处理复杂的正则表达式。但它的局限性在于，由于其只能识别简单的模式，所以对于一些复杂的情况可能无法正确解析。
思路
：RegexpParser使用正则表达式来匹配和解析文本，其优势在于其解析速度快，而且能够处理复杂的正则表达式。但其只能识别简单的模式，对于复杂的情况可能无法正确解析。
3. MaxentParser最大熵解析器是什么？
MaxentParser是NLTK中的一个最大熵解析器，它可以对输入的文本进行语法分析，并找到最可能的解析结果。
思路
：MaxentParser使用最大熵原则来进行解析，它会尝试所有可能的解析结果，然后选择最有可能的那一个。这种方法可以解决歧义问题，提高解析的准确性。
4. ne_chunker命名实体识别分词器的作用是什么？
ne_chunker是NLTK中的一个命名实体识别分词器，它可以将文本中的命名实体识别出来，并进行分类。
思路
：ne_chunker通过识别命名实体，并将它们分门别类地进行分类，可以帮助我们更好地理解文本的内容和结构。
5. tagged标记化工具的作用是什么？
tagged标记化工具是NLTK中的一个词性标注工具，它可以将文本中的词语进行词性标注。
思路
：tagged标记化工具通过为文本中的每个词语添加词性标签，可以帮助我们更好地理解文本的结构和含义。
6. 如何使用tokens和pos_tag获取分词及词性信息？
tokens和pos_tag是NLTK中用于获取分词及词性信息的工具。tokens可以将文本分解为词汇，而pos_tag则可以为每个词汇添加词性标签。
思路
：使用tokens和pos_tag可以将文本分解为词汇，并为其添加词性标签，这样就可以通过查看词汇的词性标签来了解文本的结构和含义。
