在自然语言处理任务中，哪些技术适用于改善实体识别和关系抽取的效果（）？

多项选择题在自然语言处理中，哪些方法可以用于提升文本分类、情感分析和实体识别的准确性（）？

A.引入预训练模型
B.序列标注
C.注意力机制
D.使用卷积神经网络

多项选择题在自然语言处理中，哪些方法可以用于提升自动对话系统和文本摘要生成的自然性和流畅性（）？

A.序列到序列模型
B.注意力机制
C.引入预训练模型
D.数据增强

多项选择题属性值约束主要有（）。

A.非空值约束
B.基于元组的检查子句
C.域约束子句
D.默认

多项选择题在深度学习模型训练中，哪些技术有助于防止过拟合并提高模型在多任务学习上的表现（）？

A.使用Dropout 技术
B.数据增强
C.权重衰减
D.批量归一化

多项选择题在自然语言处理中，哪些技术适用于提升问答系统的性能（）？

A.序列到序列模型
B.注意力机制
C.实体关系抽取
D.词嵌入微调

多项选择题在自然语言处理中，哪些技术可以用于改善实体识别和文本生成任务的性能（）？

A.序列标注
B.引入预训练模型
C.序列到序列模型
D.注意力机制

多项选择题在深度学习中，哪些方法可以用于优化模型训练过程并提高模型在特定任务上的表现（）？

A.批量归一化
B.数据增强
C.使用卷积神经网络
D.使用循环神经网络

单项选择题模型微调中的提示学习是指：（）。

A.提供少量样本进行学习
B.使用提示引导模型学习特定任务
C.通过重复提示加强记忆
D.提示模型忽略无关信息

单项选择题依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？

A.句子的词频分布
B.句子的语义角色
C.句子中单词之间的依存关系
D.句子的情感倾向

单项选择题在机器学习中，核技巧（KernelTrick）主要用于解决什么问题（）？

A.加快算法的运行速度
B.使线性算法能够处理非线性问题
C.减少模型的内存使用
D.简化模型的结构