【AIGC】人工智能训练师（高级）考试题库-橙点同学_橙点同学人工智能答案

解析：

• A选项：高质量的数据通常包含更准确、更全面、更有代表性的信息，能够让模型更好地学习到数据中的模式和规律，从而训练出更好的模型，该选项正确。
• B选项：同一模型中训练数据的样本如果不平衡，可能会导致模型对某些类别的数据过拟合或欠拟合，影响模型的泛化能力和准确性，所以训练数据样本需要有一定的平衡，该选项正确。
• C选项：数据标签的正确性至关重要，如果标签错误，模型会基于错误的信息进行学习，必然会影响到模型的准确率，该选项正确。

因为A、B、C选项的说法都是正确的，所以正确答案是D.以上都对。

解析：

• A选项：方言模型的构建往往需要从底层的词典建设开始，因为词典是语言模型的基础，该选项正确。
• B选项：重口音的问题可以通过加强声学模型训练来改善，让模型更好地适应和识别不同口音，该选项正确。
• C选项：方言和重口音确实有区别，方言涉及到词汇、语法等多个层面，而重口音主要是发音方面，所以优化方式不一样，该选项正确。
• D选项：方言问题不仅仅是声学模型的问题，还涉及到词汇、语法等多方面，仅加强优化声学模型不能完全解决方言问题，该选项错误。

所以正确答案是D。

解析：

• A选项：没有噪音数据可以减少数据中的干扰和错误，有利于提升数据质量，该选项正确。
• B选项：训练数据样本平衡能使模型更全面地学习数据特征，避免因样本不平衡导致的偏差，有助于提升数据质量，该选项正确。
• C选项：负向样本充足且种类丰富，可以让模型更好地学习到各种情况，提高模型的泛化能力和准确性，从而提升数据质量，该选项正确。

因为A、B、C选项的说法都对提升数据质量有帮助，所以正确答案是D.以上都是。

考查的是TTS（Text To Speech，文本到语音）中把数字变成汉字的相关模块知识。
解析：

• A选项：文本归整模块主要负责对输入的文本进行规范化处理，其中包括将数字转换为汉字等操作，该选项正确。
• B选项：停顿模型主要是用于确定语音输出时的停顿位置和时长，与数字变成汉字无关，该选项错误。
• C选项：获取读音是根据处理后的文本获取对应的发音信息，而不是进行数字到汉字的转换，该选项错误。
• D选项：分句模块是将文本划分为合适的句子，以便后续处理，不涉及数字到汉字的转换，该选项错误。

所以正确答案是A.文本归整模块。

考查模型召回率的计算公式。
解析：

• 召回率（Recall）的计算公式是：$RECALL=TP/(TP+FN)$，其中$TP$（True Positive）表示真正例，即实际为正例且被预测为正例的样本数；$FN$（False Negative）表示假反例，即实际为正例但被预测为反例的样本数。

所以正确答案是A。

B选项中$REC$