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Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題 (Q44-Q49):
質問 # 44
Which of the following is not an algorithm for training word vectors?
- A. FastText
- B. TextCNN
- C. BERT
- D. Word2Vec
正解：B
解説：
* Word2VecandFastTextare neural network-based algorithms designed for generating dense vector representations of words.
* BERTis a transformer-based language model that also generates contextualized word embeddings.
* TextCNN, however, is a text classification model, not a word vector training algorithm. It uses convolutional neural networks to extract features from already vectorized text but does not learn static word embeddings in the same sense as Word2Vec or FastText.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Word2Vec, FastText, and BERT can be used to train word embeddings. TextCNN is a classification model that uses embeddings but does not train them as its primary function." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Word Vector Representation
質問 # 45
Which of the following statements about the levels of natural language understanding are true?
- A. 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.
- B. 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.
- C. Pragmatic analysis is to study the influence of the language's external environment on the language users.
- D. 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.
- E. Lexical analysis is to find the lexemes of a word and obtain linguistic information from them.
正解：B、C、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 # 46
Which of the following is not an acoustic feature of speech?
- A. Amplitude
- B. Duration
- C. Frequency
- D. Semantics
正解：D
解説：
In speech signal processing,acoustic featuresdescribe measurable physical properties of sound waves, such as duration(time length),frequency(pitch), andamplitude(loudness). These features are used in speech recognition and speaker identification systems.
Semantics, on the other hand, refers to the meaning of speech - a linguistic attribute, not an acoustic property. Therefore, it is not classified as an acoustic feature.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Speech features include duration, frequency, and amplitude. These are acoustic characteristics, distinct from semantic information, which relates to language meaning." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Speech Feature Extraction
質問 # 47
The basic operations of morphological processing include dilation and erosion. These operations can be combined to achieve practical algorithms such as opening and closing operations.
- A. FALSE
- B. TRUE
正解：B
解説：
Morphological processing in image analysis is used to process binary or grayscale images based on shape.
* Dilation:Expands object boundaries, useful for filling small holes.
* Erosion:Shrinks object boundaries, useful for removing noise.By combining them:
* Opening:Erosion followed by dilation (removes small objects/noise).
* Closing:Dilation followed by erosion (fills small holes).
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Morphological processing is based on dilation and erosion. Opening and closing are composite operations derived from these two to handle noise removal and hole filling." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Morphological Image Processing
質問 # 48
Which of the following statements are true about the differences between using convolutional neural networks (CNNs) in text tasks and image tasks?
- A. CNNs are suitable for image tasks, but they perform poorly in text 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. For CNN, there is no difference in handling text or image 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 # 49
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