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Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題 (Q60-Q65):

質問 # 60
In natural language processing tasks, word vector evaluation is an important aspect for measuring the performance of a word embedding model. Which of the following statements about word vector evaluation are true?

A. Extrinsic evaluation is the main method used for evaluating word vectors because it directly reflects the performance of word vectors in real-world application tasks.
B. The word analogy task evaluates the capability of word vectors in capturing semantic relationships between words, for example, by determining whether "king - man + woman = ?" is close to "queen".
C. Word vector evaluation can be performed through intrinsic evaluation. Common methods include word similarity tasks and word analogy tasks.
D. Word similarity tasks typically employ manually labeled datasets to evaluate word vectors, compute the cosine similarity between word vectors, and compare it with the manual labeling result.

正解：B、C、D

解説：
Word vector evaluation can be:
* Intrinsic:Directly tests vector properties via word similarity and analogy tasks.
* Extrinsic:Tests in downstream applications.
* A:True - word similarity tasks use human-labeled datasets and cosine similarity.
* B:True - intrinsic evaluations include similarity and analogy tasks.
* C:True - analogy tests assess how well vectors capture semantic relationships.
* D:False - both intrinsic and extrinsic methods are valuable, but intrinsic methods are more common for initial evaluations.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Intrinsic evaluations (similarity, analogy) test embedding quality directly, while extrinsic evaluations measure impact on real tasks." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Word Vector Evaluation

質問 # 61
In the field of deep learning, which of the following activation functions has a derivative not greater than 0.5?

A. SeLU
B. Sigmoid
C. Tanh
D. ReLU

正解：B

解説：
Thesigmoidactivation function maps inputs to the range (0, 1) and has a maximum derivative of 0.25 at x=0.
This derivative value is always # 0.5, making it the correct choice here. While sigmoid is historically used in neural networks, it suffers from the vanishing gradient problem for large positive or negative inputs due to its small derivative values. Other functions such as ReLU, Tanh, and SeLU have different derivative behaviors, with ReLU having a derivative of 1 for positive inputs, Tanh having derivatives up to 1, and SeLU designed for self-normalizing networks with derivatives potentially greater than 0.5.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Sigmoid compresses values into the (0,1) range, with its maximum derivative being 0.25, which is always less than 0.5." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Activation Functions in Neural Networks

質問 # 62
When the chi-square test is used for feature selection, SelectKBest and _____ function or class must be imported from the sklearn.feature_selection module. (Enter the function interface name.) chi2 Explanation:
In feature selection for classification tasks, thechi-square (#²)statistical test can be applied to evaluate the independence between features and target labels.
In Python's scikit-learn library, this is implemented using:

正解：

解説：
python
CopyEdit
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
SelectKBest selects the top K features based on scores returned by the chi2 function.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"In scikit-learn, SelectKBest with chi2 can be used for feature selection by scoring features according to the chi-square statistic." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Feature Selection Methods

質問 # 63
Which of the following statements are true about the differences between using convolutional neural networks (CNNs) in text tasks and image tasks?

A. For CNN, there is no difference in handling text or image tasks.
B. Color image input is multi-channel, whereas text input is single-channel.
C. When the CNN is used for text tasks, the kernel size must be the same as the number of word vector dimensions. This constraint, however, does not apply to image tasks.
D. CNNs are suitable for image tasks, but they perform poorly in text tasks.

正解：B、C

解説：
In CNN usage:
* A:True - color images have multiple channels (e.g., RGB = 3), while text inputs are represented as sequences of word embeddings, typically single-channel in structure.
* B:True - in text tasks, the convolution kernel height must match the embedding dimension to capture complete token information, which is not a constraint in images.
* C:False - there are clear differences in handling between text and image data.
* D:False - CNNs can perform very well in text classification when used appropriately.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"In text CNNs, convolution kernels span the entire embedding dimension, whereas in image CNNs, kernel size is independent of channel count." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: CNN in NLP

質問 # 64
Which of the following statements about the levels of natural language understanding are true?

A. Pragmatic analysis is to study the influence of the language's external environment on the language users.
B. Semantic analysis is to analyze the structure of sentences and phrases to find out the relationship between words and phrases, as well as their functions in sentences.
C. Syntactic analysis is to find out the meaning of words, structural meaning, their combined meaning, so as to determine the true meaning or concept expressed by a language.
D. Speech analysis involves distinguishing independent phonemes from a speech stream based on phoneme rules, and then identifying syllables and their lexemes or words according to the phoneme form rules.
E. Lexical analysis is to find the lexemes of a word and obtain linguistic information from them.

正解：A、D、E

解説：
* A:Incorrect - description given matches semantic analysis, not syntactic analysis.
* B:Incorrect - description given matches syntactic analysis, not semantic analysis.
* C:Correct - speech analysis focuses on phoneme recognition and word identification.
* D:Correct - lexical analysis identifies lexemes and retrieves their linguistic details.
* E:Correct - pragmatic analysis studies language use in context and environment.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Natural language understanding involves lexical, syntactic, semantic, speech, and pragmatic analyses, each focusing on different layers of language processing." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Levels of Language Understanding

質問 # 65
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