在电力安全生产规程的智能编写过程中，模型需要基于前文已定义的术语和规范进行后续内容生成。这种情况下，多轮对话上下文保持能力主要体现为？

语言模型的参数估计经常使用最大似然估计，面临的一个问题是没有出现的项概率为0，这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用（）。（难度：★★）

当考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个针对类似问题已经预先训练好的神经网络。你可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络？（难度：★★）

我们想在大数据集上训练决策树，为了使训练时间更少，我们可以（）。（难度：★）

以P(w)表示词条w的概率，假设已知P（南京）=0.8，P（市长）=0.6，P（江大桥）=0.4，P（南京市）=0.3，P（长江大桥）=0.5，在训练语料中未出现的词条概率为0。假设前后两个词的出现是独立的，那么分词结果就是（）。（难度：★★★）

假设在训练中我们突然遇到了一个问题：在几次循环之后，误差瞬间降低。你认为数据有问题，于是你画出了数据并且发现也许是数据的偏度过大造成了这个问题，你打算怎么做来处理这个问题？（难度：★★★）

下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法？（难度：★★★）

下列不是SVM核函数的是（）。（难度：★★★）

以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好？（难度：★★）

以下哪种方法不属于特征选择的标准方法？（难度：★★）

在训练神经网络时，损失函数在最初的几个epoch时没有下降，可能的原因是（）。（难度：★★）