1. NMT模型的核心是()
A. 编码器和解码器 B. 注意力机制 C. 循环神经网络 D. 卷积神经网络
2. 在NMT模型中，编码器的输入是()
A. 源语言句子 B. 目标语言句子 C. 词向量表示的句子 D. 注意力机制加权后的句子
3. 解码器的输出是()
A. 目标语言句子 B. 源语言句子 C. 词向量表示的目标语言句子 D. 注意力机制加权后的源语言句子
4. 以下哪个不是NMT模型的常见结构？()
A. 编码器-解码器结构 B. 循环神经网络结构 C. 注意力机制结构 D. 卷积神经网络结构
5. RNN在NMT模型中的作用是()
A. 用于编码源语言句子 B. 用于解码目标语言句子 C. 用于存储历史信息 D. 用于提取特征
6. Transformer模型在NMT任务中的应用是()
A. 替换了传统的循环神经网络结构 B. 解决了传统序列到序列模型的长距离依赖问题 C. 引入了注意力机制 D. 以上都对
7. 在FudanNLP-机器翻译中，使用的注意力机制是()
A. 标准注意力机制 B. 全局注意力机制 C. 局部注意力机制 D. 自注意力机制
8. SeqSeq模型的主要区别于其他序列到序列模型的是()
A. 使用注意力机制 B. 使用编码器-解码器结构 C. 使用循环神经网络 D. 使用卷积神经网络
9. ATA模型的主要功能是()
A. 将源语言转换为目标语言 B. 提供实时的自动翻译服务 C. 将目标语言转换为源语言 D. 将源语言文本进行摘要
10. CTS模型的主要功能是()
A. 对源语言文本进行摘要 B. 将源语言文本进行分类 C. 将目标语言文本进行翻译 D. 将目标语言文本进行情感分析
11. FudanNLP-机器翻译系统中，源语言为英文，目标语言为中文，下列哪个是正确的翻译结果？（）
A. The cat is on the mat. B. The cat is on the table. C. The cat is on the bed. D. The cat is on the floor.
12. FudanNLP-机器翻译系统中，目标语言为法语，源语言为中文，下列哪个是正确的翻译结果？（）
A. 你好！ B. 早上好！ C. 晚上好！ D. 加油！
13. FudanNLP-机器翻译系统中，源语言为中文，目标语言为英文，下列哪个是正确的翻译结果？（）
A. 苹果 B. 香蕉 C. 橙子 D. 葡萄
14. FudanNLP-机器翻译系统中，源语言为英文，目标语言为法文，下列哪个是正确的翻译结果？（）
A. The cat is on the mat. B. The cat is on the table. C. La pomme est sur le lit. D. Les oranges sont sur la table.
15. FudanNLP-机器翻译系统中，源语言为中文，目标语言为日文，下列哪个是正确的翻译结果？（）
A. 人都有缺点 B. 人无完人 C. 人的一生都会后悔 D. 人生苦短二、问答题
1. 什么是神经机器翻译模型（NMT）？
2. 编码器的作用是什么？
3. 解码器的作用是什么？
4. 什么是注意力机制？
5. 什么是循环神经网络（RNN）？
6. 什么是序列到序列模型（SeqSeq）？
7. 注意力机制在RNN中的应用是什么？
8. 什么是卷积神经网络（CNN）？
9. 什么是图像到文本模型（IT）？
10. 什么是文本到图像模型（TI）？
参考答案
选择题：
1. A 2. A 3. A 4. D 5. D 6. D 7. D 8. B 9. B 10. C
11. A 12. A 13. A 14. C 15. A
问答题：
1. 什么是神经机器翻译模型（NMT）？
神经机器翻译模型是一种基于深度学习的翻译方法，它通过学习输入和输出之间的映射关系来进行翻译。该模型包含编码器和解码器两个部分，同时采用了注意力机制来提高翻译质量。
思路
：神经机器翻译模型是基于深度学习的翻译方法，通过编码器和解码器进行输入和输出映射关系的学习，同时利用注意力机制来关注输入和输出中重要信息的传递。
2. 编码器的作用是什么？
编码器主要负责将输入句子转换成一个向量表示，即编码器的输出是一个固定长度的向量，用于表示输入句子的语义信息。
思路
：编码器的作用是将输入句子中的词语和语法信息转化为一个固定长度的向量表示，以便于后续解码器的输入和输出计算。
3. 解码器的作用是什么？
解码器主要负责根据编码器的输出，预测出下一个单词或短语的的概率分布，从而完成翻译的输出。
思路
：解码器的作用是依据编码器的输出，预测出下一个词语或短语的出现概率，然后根据这些概率选择最可能的单词或短语作为翻译结果。
4. 什么是注意力机制？
注意力机制是一种机制，可以自动学习输入和输出中重要信息的权重，从而使模型能够更加关注对翻译质量的提升有用的信息。
思路
：注意力机制可以让模型自动学会分配不同的权重给输入和输出中的不同信息，以便于更好地捕捉到关键信息，提高翻译的质量。
5. 什么是循环神经网络（RNN）？
循环神经网络是一种神经网络模型，它能够处理序列数据，并且能够在每个时间步都保留之前的输入信息。
思路
：循环神经网络的特点是可以处理序列数据，并且在每个时间步都能够保留之前的输入信息，这使得它可以很好地应用于机器翻译等序列建模任务。
6. 什么是序列到序列模型（SeqSeq）？
序列到序列模型是一种特殊的神经网络模型，它适用于输入和输出都是序列数据的任务，如机器翻译。
思路
：序列到序列模型的特点是输入和输出都是序列数据，因此它可以直接学习输入和输出之间的映射关系，非常适合用于机器翻译等任务。
7. 注意力机制在RNN中的应用是什么？
注意力机制在RNN中的应用是在每个时间步都给输入序列分配不同的权重，以便于更好地捕捉到关键信息。
思路
：注意力机制可以让模型自动学会分配不同的权重给输入序列中的不同元素，这样可以帮助模型更好地理解输入和输出之间的关系，提高翻译质量。
8. 什么是卷积神经网络（CNN）？
卷积神经网络是一种特殊的神经网络模型，它主要适用于处理具有局部相关性的数据，如图像。
思路
：卷积神经网络的特点是能够处理具有局部相关性的数据，因此在图像识别等任务中表现优秀。
9. 什么是图像到文本模型（IT）？
图像到文本模型是一种将图像信息转化为文本信息的任务，通常用于图像描述生成等任务。
思路
：图像到文本模型可以将图像中的视觉信息转化为文本信息，以便于人们更好地理解和交流。
10. 什么是文本到图像模型（TI）？
文本到图像模型是一种将文本信息转化为图像信息的任务，通常用于自然语言图像检索等任务。
思路
：文本到图像模型可以将文本信息转化为图像信息，以便于人们更好地理解和搜索。
