單項選擇題下列關(guān)于文本分析的敘述中何者為非？（）

A.詞袋模型（bag-of-wordsmodel）適用于描述文本的一個簡單的數(shù)學(xué)模型，也是常用的一種文本特征提取方式
B.詞袋模型對文文件進行了很大程度的簡化，但一定程度上仍然保留了文文件的主題信息
C.對文本建構(gòu)詞袋之前，需要先借著額外的手段將文本中的詞語分開，這項技術(shù)稱之為分詞（word-segment）
D.在文檔中，例如『的』、『也』這樣構(gòu)成一個句子的基本字詞對文文件的主題區(qū)分并無幫助，且不攜帶任何主題信息的高頻詞稱為停止詞（Stopword），在構(gòu)建詞典時必須去除
E.一個詞在文文件中出現(xiàn)的頻率稱為詞頻率（termfrequency）其定義為該詞語在文本中出現(xiàn)的次數(shù)與這段文本中詞語的總數(shù)的商


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2.單項選擇題下列關(guān)于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork）的選項何者錯誤？（）

A.分成「生成網(wǎng)絡(luò)」及「判別網(wǎng)絡(luò)」兩部份
B.通過生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)之間的相互「對抗」來學(xué)習(xí)
C.在生成圖片的模型中，判別網(wǎng)絡(luò)的輸出代表「該圖片為真實圖片」的概率
D.在多次迭代后，判別網(wǎng)絡(luò)的輸出總是會趨近于1，達到均衡狀態(tài)
E.生成網(wǎng)絡(luò)其實就是利用復(fù)雜的函數(shù)映像來實現(xiàn)輸入和輸出的變換

3.單項選擇題下列哪個是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork）可能的應(yīng)用（）

A.輸入一個人的側(cè)臉照片，生成同一個人的正臉照片
B.以大量的真實明星照片訓(xùn)練模型，生成新的明星照片
C.輸入一個人的照片，生成不同年齡的照片
D.以大量特定明星的視頻訓(xùn)練模型，此模型可將新輸入的視頻中的人臉換成特定明星的臉孔
E.以上皆是

4.單項選擇題在基于深度學(xué)習(xí)的視頻行為識別中，下列敘述何者錯誤？（）

A.視頻的信息分為動態(tài)和靜態(tài)兩種，靜態(tài)信息指圖像的外觀，動態(tài)信息指的是是頻率序列中的運動信息
B.雙流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（two-streamCNN）是利用兩種不同的網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)同時處理靜態(tài)和動態(tài)信息
C.隨機抽取的的單個彩色圖像幀作為輸入的網(wǎng)絡(luò)稱為空間流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（spatialstreamCNN）
D.把多幀（Frame）的光流圖像作為輸入的網(wǎng)絡(luò)稱為時間流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（temporalstreamCNN）
E.時序分段網(wǎng)絡(luò)（temporalsegmentnetworks）是為了解決短視頻行為識別的而產(chǎn)生的

5.單項選擇題下列關(guān)于視頻分析識別的敘述何者為非？（）

A.視頻行為識別是由計算器分析給定視頻數(shù)據(jù)辨別出用戶行為的過程
B.行為識別可以讓人機交互系統(tǒng)更精確地理解人的行為
C.行為類別差異過大的情況下對視頻中行為的識別并不會產(chǎn)生影響
D.拍攝視頻中的距離，光照，角度等外界因素都可能對視頻的精確度產(chǎn)生影響
E.現(xiàn)今的科技技術(shù)在視頻監(jiān)控中可以有效的識別其中的特殊與異常行為