iPAS AI 應用規劃師中級 115 年第一次 科一 第 5 題 詳解
115 年第一次 科一 人工智慧技術應用與規劃
某電商平台的工程師在開發商品評論情感分析系統時,發現使用One-Hot編碼無法表達詞語之間的語意關係,且隨著詞彙表擴大,向量維度與記憶體需求快速增加。工程師因此改用Word2Vec進行詞語表示。請問Word2Vec從根本上解決了上述問題的哪項限制?
- A建立詞語之間的序列依賴關係,以捕捉長距離上下文語意
序列依賴是RNN、Transformer的功能,非Word2Vec本質。
- B根據詞語在語料中的出現頻率調整其重要性,使模型更重視高頻詞
以頻率加權是TF-IDF思路,且Word2Vec反而抑制高頻詞。
- C降低詞彙表示的維度,同時保留語意結構,避免高維稀疏表示所帶來的限制(正確答案)
低維稠密向量保留語意關係,正解。
- D透過監督式學習利用標註語料,提升詞語分類的準確性
Word2Vec以上下文自監督訓練,不需人工標註語料。
正確答案:C
詞嵌入(Word Embedding)如何改善One-Hot的高維稀疏與語意缺失問題。 看題目抱怨的是「維度爆炸」還是「無法表達語意」,再對應該技術真正解決的痛點。
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