NLP 培训测试题
人工智能自然语言技术练习(习题卷11)
人工智能自然语言技术练习(习题卷11)第1部分：单项选择题，共116题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]语料库加工的主要方式不包括A)人工方式B)交替方式C)自动方式D)半自动方式答案:B解析:2.[单选题]以下几个选项，哪一个常赋值给batch_sizeA)128B)127C)126D)125答案:A解析:3.[单选题]L2正则化项的加入，可以使模型达到什么样的效果A)防止过拟合B)防止欠拟合C)防止完美拟合D)不确定答案:A解析:4.[单选题]在NLP的中多模型当中，N-Gram模型可以用来做什么A)预计或者评估一个句子是否合理B)可以做到文本翻译C)提取文本当中的主题D)可以做问答系统答案:A解析:5.[单选题]实验测得四组(x，y)的值为(1，2)，(2，3)，(3，4)，(4，5)，则y与x之间的回归直线方程为A)y=x+1B)y=x+2C)y=x-1D)y=2x+1答案:A解析:6.[单选题]我们知道在概率图中有很多的节点，这些节点分别有什么意义A)随机变量D)学习率答案:A解析:7.[单选题]使用马尔科夫链的算法有：A)HMMB)SVMC)CRFD)MEMM答案:A解析:8.[单选题]下面关于数据粒度的描述不正确的是:A)粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;B)数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;C)数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;D)粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.答案:C解析:9.[单选题]修正线性函数指的是哪个函数A)sigmoidB)tanhC)reluD)Leaky relu答案:C解析:10.[单选题]归一化的公式方式为：A)通过中值和均值进行确定B)通过平均值和最小值确定C)通过方差和均值确定D)通过标准差和均值确定答案:C解析:11.[单选题]LDA中的五个分布其中的二项分布，是一个什么分布A)离散的随机分布B)连续的随机分布C)连续的分布D)不确定答案:A解析:12.[单选题]（）是指用NLP、文本挖掘和计算机语言学等方法对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。
自然语言处理考试题
自然语言处理考试题自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一门涉及人类语言和计算机之间交互的学科，主要研究如何使计算机能够理解、解析、生成和处理人类语言。
NLP技术被广泛应用于机器翻译、信息检索、情感分析、自动问答等领域。
以下是关于NLP的一些常见考试题及其相关参考内容：1. 什么是分词？请简要介绍中文和英文分词的区别。
参考内容：分词是将连续的文本序列分割成有意义的词语的过程。
在中文分词中，一个词通常由一个汉字组成，而英文分词则是按照空格或者标点符号进行分割。
中文分词面临的主要挑战是汉字没有明确的边界，而英文分词则相对较简单。
2. 请简述词性标注的作用和方法。
参考内容：词性标注是将分词后的词语标注为其在句子中所属的词性的过程。
词性标注的作用是为后续的语义分析、句法分析等任务提供基础。
词性标注的方法包括基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法依赖于专家编写的语法规则，而基于统计的方法则是根据大量标注好的语料库学习得到的模型进行标注。
3. 请简要描述语义角色标注的任务和方法。
参考内容：语义角色标注是为句子中的谓词识别出该谓词所携带的语义角色的过程。
谓词表示一个动作或者状态，而语义角色描述动作或状态的参与者、受事者、时间等概念。
语义角色标注的方法可以使用基于规则的方法，也可以使用基于机器学习的方法。
基于机器学习的方法通常使用已标注的语料库进行训练，例如通过支持向量机(Support Vector Machines, SVM)或者条件随机场(Conditional Random Fields, CRF)等算法进行模型训练。
4. 请简要介绍机器翻译的基本原理和方法。
参考内容：机器翻译是使用计算机自动将一种语言翻译成另一种语言的过程。
机器翻译的基本原理是建立一个模型，将源语言句子映射到目标语言句子。
机器翻译的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法。
人工智能自然语言技术练习(习题卷15)
人工智能自然语言技术练习(习题卷15)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]情感分类在NLP中是常见的一个分类任务，那么它属于一下哪一类问题A)多个输入多个输出B)一个输入多个输出C)一个输入一个输出D)多个输入一个输出2.[单选题]在模型训练的阶段，使用的优化算法中，超参数学习率会怎么变化A)保持不变B)持续较小C)持续增大D)不变3.[单选题]以下几个网络在NLP中最为常用的是哪个？A)CNNB)NNC)RNND)SVM4.[单选题]（）是词汇获取的基础工作。
A)字频统计B)字符编码C)中文文字编码D)西文字符编码5.[单选题]TF-IDF应该如何构建A)文档中出现频率最高的词B)文档中最重要的词C)词向量化D)文本分类6.[单选题]当EM在做完计算期望之后，下一步应该做什么事情？A)最大化B)求代价C)计算期望D)不确定7.[单选题]在自然语言中，主要应用到的是深度学习神经网络是以下哪个A)ANNB)CNNC)RNND)XNN8.[单选题]Transformer的编码层是总共是有几层构成的A)1B)2C)3D)49.[单选题]下列哪部分不是专家系统的组成部分A)用户B)综合数据库C)推理机D)知识库10.[单选题]在人工智能领域中，提出的一个重要的什么框架A)机器学习B)深度学习C)开源算法D)tensorflow11.[单选题]以下关于梯度下降优化算法的描述，错误的是？A)靠近极值点收敛速度慢B)直线搜索时可能会产生问题C)可能会“之字形”地下降。
D)越靠近极值点收敛速度快12.[单选题]在优化算法的计算当中，使用到了以下哪种方式A)标准差加权平均B)方差加权平均C)对数加权平均D)指数加权平均13.[单选题]下列对神经网络中的relu激活函数，正确的说法是哪个？A)引用了无效的单元格地址B)过滤无效神经元C)不是激发函数D)将正数保留，将负数置014.[单选题]以下针对数据粒度的描述中，哪个表述不正确:A)粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;B)数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;C)数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;D)粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.15.[单选题]以下四个选项当中哪个方法被用于句子中词意模糊A)对比模糊词汇与近义词在词典上的定义B)同指（Co-reference) 解决方案，使用先前句子中包含的正确词意解决模糊单词的含义。
智能语音识别与自然语言处理技术考核试卷
3.词语嵌入技术可以捕捉到词语的语义和语法信息。（）
4.在自然语言处理中，文本分类和情感分析是同一任务的不同名称。（）
5.深度学习模型在自然语言处理中总是比传统机器学习方法效果更好。（）
6.语音合成技术主要依赖于声学模型和语言模型的联合作用。（）
A.词语嵌入
B.依存关系分析
C.主题模型
D.命名实体识别
16.以下哪些是自然语言处理中的预训练模型？（）
A. ELMO
B. BERT
C. GPT
D. RNN
17.在语音识别系统中，以下哪些方法可以用于说话人识别？（）
A.声纹识别
B.说话人自适应
C. i-Vector
D.基于规则的匹配
18.以下哪些是自然语言处理中的无监督学习方法？（）
7.命名实体识别（NER）的主要目的是识别文本中的关键词。（）
8.机器翻译系统通常不需要理解源语言的语义内容。（）
9.在自然语言处理中，预训练模型可以显著提高下游任务的性能。（）
10.说话人识别和说话人验证是两个完全不同的任务。（）
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请简要描述自然语言处理中的词嵌入技术，并说明它是如何帮助改善语言模型的。
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.在自然语言处理中，______是指将文本中的词转化为数值向量的过程。
（）
2.语音识别中的“声学模型”主要是对语音信号的______进行建模。
（）
3. ______是指计算机程序对自然语言文本进行理解和解释的能力。
（）
人工智能与自然语言处理技术考试 选择题 64题
1. 人工智能的定义是什么？A. 模拟人类智能的机器B. 计算机科学的一个分支C. 机器学习的过程D. 数据分析技术2. 自然语言处理（NLP）的主要目标是什么？A. 让计算机理解和生成人类语言B. 提高计算机的计算速度C. 优化数据库管理D. 增强图形处理能力3. 以下哪项不是人工智能的应用领域？A. 自动驾驶B. 语音识别C. 天气预报D. 心理咨询4. 机器学习的主要类型包括哪些？A. 监督学习、无监督学习、强化学习B. 线性学习、非线性学习C. 逻辑学习、物理学习D. 视觉学习、听觉学习5. 深度学习是基于什么理论的？A. 神经网络B. 遗传算法C. 模糊逻辑D. 专家系统6. 以下哪项技术不是自然语言处理的核心技术？A. 语音识别B. 图像识别C. 机器翻译D. 情感分析7. 人工智能中的“智能代理”是指什么？A. 能够自主执行任务的软件B. 高性能计算机C. 网络服务器D. 数据库管理系统8. 以下哪项不是人工智能的伦理问题？A. 隐私保护B. 失业问题C. 能源消耗D. 数据安全9. 自然语言理解的关键步骤包括哪些？A. 分词、词性标注、句法分析B. 图像处理、语音合成C. 数据清洗、数据分析D. 网络优化、系统集成10. 人工智能在医疗领域的应用不包括以下哪项？A. 疾病诊断B. 药物研发C. 患者管理D. 建筑设计11. 机器翻译的主要挑战是什么？A. 语言多样性B. 计算速度C. 存储容量D. 能源效率12. 以下哪项技术不是用于提高语音识别准确性的？A. 噪声抑制B. 回声消除C. 图像增强D. 语音增强13. 人工智能中的“强化学习”是指什么？A. 通过奖励和惩罚来学习B. 通过数据分析来学习C. 通过规则推理来学习D. 通过模式识别来学习14. 自然语言生成的主要应用包括哪些？A. 聊天机器人、新闻生成B. 图像编辑、视频制作C. 数据库查询、网络爬虫D. 系统维护、硬件测试15. 人工智能中的“专家系统”是指什么？A. 模拟人类专家决策的系统B. 高性能计算系统C. 网络服务器系统D. 数据库管理系统16. 以下哪项不是人工智能的发展趋势？A. 智能化B. 个性化C. 自动化D. 机械化17. 自然语言处理中的“词嵌入”是什么？A. 将词语转换为向量表示B. 词语的图形化表示C. 词语的音频表示D. 词语的物理表示18. 人工智能中的“遗传算法”是基于什么理论的？A. 生物进化理论B. 神经网络理论C. 模糊逻辑理论D. 专家系统理论19. 自然语言处理中的“句法分析”是指什么？A. 分析句子的结构B. 分析句子的语义C. 分析句子的发音D. 分析句子的情感20. 人工智能在教育领域的应用不包括以下哪项？A. 个性化学习B. 在线评估C. 课程设计D. 建筑规划21. 机器学习中的“监督学习”是指什么？A. 使用标记数据进行学习B. 使用未标记数据进行学习C. 使用规则进行学习D. 使用模式进行学习22. 自然语言处理中的“情感分析”是指什么？A. 分析文本的情感倾向B. 分析文本的语法结构C. 分析文本的词汇使用D. 分析文本的逻辑关系23. 人工智能中的“模糊逻辑”是基于什么理论的？A. 不确定性理论B. 确定性理论C. 神经网络理论D. 遗传算法理论24. 自然语言处理中的“命名实体识别”是指什么？A. 识别文本中的特定实体B. 识别文本中的语法结构C. 识别文本中的情感倾向D. 识别文本中的逻辑关系25. 人工智能在金融领域的应用不包括以下哪项？A. 风险评估B. 投资分析C. 客户服务D. 建筑设计26. 机器学习中的“无监督学习”是指什么？A. 使用未标记数据进行学习B. 使用标记数据进行学习C. 使用规则进行学习D. 使用模式进行学习27. 自然语言处理中的“语义分析”是指什么？A. 分析文本的意义B. 分析文本的结构C. 分析文本的发音D. 分析文本的情感28. 人工智能中的“神经网络”是基于什么理论的？A. 生物神经元的工作原理B. 遗传算法理论C. 模糊逻辑理论D. 专家系统理论29. 自然语言处理中的“文本分类”是指什么？A. 将文本分配到预定义的类别B. 分析文本的语法结构C. 分析文本的词汇使用D. 分析文本的逻辑关系30. 人工智能在零售领域的应用不包括以下哪项？A. 库存管理B. 客户分析C. 产品推荐D. 建筑设计31. 机器学习中的“强化学习”是指什么？A. 通过奖励和惩罚来学习B. 通过数据分析来学习C. 通过规则推理来学习D. 通过模式识别来学习32. 自然语言处理中的“语音合成”是指什么？A. 将文本转换为语音B. 将语音转换为文本C. 分析语音的语法结构D. 分析语音的情感倾向33. 人工智能中的“专家系统”是指什么？A. 模拟人类专家决策的系统B. 高性能计算系统C. 网络服务器系统D. 数据库管理系统34. 自然语言处理中的“词性标注”是指什么？A. 为文本中的每个词分配词性B. 分析文本的语法结构C. 分析文本的词汇使用D. 分析文本的逻辑关系35. 人工智能在交通领域的应用不包括以下哪项？A. 交通管理B. 车辆导航C. 乘客服务D. 建筑设计36. 机器学习中的“监督学习”是指什么？A. 使用标记数据进行学习B. 使用未标记数据进行学习C. 使用规则进行学习D. 使用模式进行学习37. 自然语言处理中的“情感分析”是指什么？A. 分析文本的情感倾向B. 分析文本的语法结构C. 分析文本的词汇使用D. 分析文本的逻辑关系38. 人工智能中的“模糊逻辑”是基于什么理论的？A. 不确定性理论B. 确定性理论C. 神经网络理论D. 遗传算法理论39. 自然语言处理中的“命名实体识别”是指什么？A. 识别文本中的特定实体B. 识别文本中的语法结构C. 识别文本中的情感倾向D. 识别文本中的逻辑关系40. 人工智能在金融领域的应用不包括以下哪项？A. 风险评估B. 投资分析C. 客户服务D. 建筑设计41. 机器学习中的“无监督学习”是指什么？A. 使用未标记数据进行学习B. 使用标记数据进行学习C. 使用规则进行学习D. 使用模式进行学习42. 自然语言处理中的“语义分析”是指什么？A. 分析文本的意义B. 分析文本的结构C. 分析文本的发音D. 分析文本的情感43. 人工智能中的“神经网络”是基于什么理论的？A. 生物神经元的工作原理B. 遗传算法理论C. 模糊逻辑理论D. 专家系统理论44. 自然语言处理中的“文本分类”是指什么？A. 将文本分配到预定义的类别B. 分析文本的语法结构C. 分析文本的词汇使用D. 分析文本的逻辑关系45. 人工智能在零售领域的应用不包括以下哪项？A. 库存管理B. 客户分析C. 产品推荐D. 建筑设计46. 机器学习中的“强化学习”是指什么？A. 通过奖励和惩罚来学习B. 通过数据分析来学习C. 通过规则推理来学习D. 通过模式识别来学习47. 自然语言处理中的“语音合成”是指什么？A. 将文本转换为语音B. 将语音转换为文本C. 分析语音的语法结构D. 分析语音的情感倾向48. 人工智能中的“专家系统”是指什么？A. 模拟人类专家决策的系统B. 高性能计算系统C. 网络服务器系统D. 数据库管理系统49. 自然语言处理中的“词性标注”是指什么？A. 为文本中的每个词分配词性B. 分析文本的语法结构C. 分析文本的词汇使用D. 分析文本的逻辑关系50. 人工智能在交通领域的应用不包括以下哪项？A. 交通管理B. 车辆导航C. 乘客服务D. 建筑设计51. 机器学习中的“监督学习”是指什么？A. 使用标记数据进行学习B. 使用未标记数据进行学习C. 使用规则进行学习D. 使用模式进行学习52. 自然语言处理中的“情感分析”是指什么？A. 分析文本的情感倾向B. 分析文本的语法结构C. 分析文本的词汇使用D. 分析文本的逻辑关系53. 人工智能中的“模糊逻辑”是基于什么理论的？A. 不确定性理论B. 确定性理论C. 神经网络理论D. 遗传算法理论54. 自然语言处理中的“命名实体识别”是指什么？A. 识别文本中的特定实体B. 识别文本中的语法结构C. 识别文本中的情感倾向D. 识别文本中的逻辑关系55. 人工智能在金融领域的应用不包括以下哪项？A. 风险评估B. 投资分析C. 客户服务D. 建筑设计56. 机器学习中的“无监督学习”是指什么？A. 使用未标记数据进行学习B. 使用标记数据进行学习C. 使用规则进行学习D. 使用模式进行学习57. 自然语言处理中的“语义分析”是指什么？A. 分析文本的意义B. 分析文本的结构C. 分析文本的发音D. 分析文本的情感58. 人工智能中的“神经网络”是基于什么理论的？A. 生物神经元的工作原理B. 遗传算法理论C. 模糊逻辑理论D. 专家系统理论59. 自然语言处理中的“文本分类”是指什么？A. 将文本分配到预定义的类别B. 分析文本的语法结构C. 分析文本的词汇使用D. 分析文本的逻辑关系60. 人工智能在零售领域的应用不包括以下哪项？A. 库存管理B. 客户分析C. 产品推荐D. 建筑设计61. 机器学习中的“强化学习”是指什么？A. 通过奖励和惩罚来学习B. 通过数据分析来学习C. 通过规则推理来学习D. 通过模式识别来学习62. 自然语言处理中的“语音合成”是指什么？A. 将文本转换为语音B. 将语音转换为文本C. 分析语音的语法结构D. 分析语音的情感倾向63. 人工智能中的“专家系统”是指什么？A. 模拟人类专家决策的系统B. 高性能计算系统C. 网络服务器系统D. 数据库管理系统64. 自然语言处理中的“词性标注”是指什么？A. 为文本中的每个词分配词性B. 分析文本的语法结构C. 分析文本的词汇使用D. 分析文本的逻辑关系答案1. A2. A3. D4. A5. A6. B7. A8. C9. A10. D11. A12. C13. A14. A15. A16. D17. A18. A19. A20. D21. A22. A23. A24. A25. D26. A27. A28. A29. A30. D31. A32. A33. A34. A35. D36. A37. A38. A39. A40. D41. A42. A43. A44. A45. D46. A47. A48. A49. A50. D51. A52. A53. A54. A55. D56. A57. A58. A59. A60. D61. A62. A63. A64. A。
技术服务智能语音与自然语言处理考核试卷
B.机器翻译
C.文本生成
D.语音合成
20.以下哪些是自然语言处理中的实体识别技术？()
A.命名实体识别
B.关系抽取
C.事件抽取
D.语义角色标注
（以下为答题纸，请将答案填写在括号内）
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.在自然语言处理中，______是指计算机对人类语言的理解能力。
A.将声音信号转化为特征向量
B.识别声音特征向量对应的文字
C.对声音信号进行预处理
D.提取声音信号中的关键词
4.常见的自然语言处理模型有哪些？()
A.隐马尔可夫模型
B.支持向量机
C.循环神经网络
D.卷积神经网络
5.以下哪些是自然语言处理中的语义分析技术？()
A.词语相似度计算
B.句法分析
C.情感分析
A.声学模型
B.语言模型
C.声音特征提取
D.预处理
14.以下哪个算法常用于机器翻译中的解码器？()
A.递归神经网络（RNN）
B.卷积神经网络（CNN）
C.长短时记忆网络（LSTM）
D.注意力机制
15.以下哪个技术不属于自然语言处理中的情感分析？()
A.文本分类
B.情感极性分析
C.主题模型
D.情感强度分析
( )
2.语音识别技术中，______是将声音信号转换为文字表示的过程。
( )
3.在语音合成中，______是将文本信息转换为声音信号的技术。
( )
4.自然语言处理中的______技术主要用于识别文本中的具体实体，如人名、地名等。
( )
5.______是一种无监督的学习方法，常用于词嵌入技术中。
自然语言处理试题与答案--最全
自然语言处理试题与答案--最全1. 试题Question 1什么是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）？Question 2NLP 的主要任务有哪些？Question 3在 NLP 中，什么是词性标注（Part-of-Speech Tagging）？Question 4Question 5什么是命名实体识别（Named Entity Recognition）？Question 6NLP 中常用的文本分类方法有哪些？请列举至少三种。
Question 7简述词向量（Word Embedding）的作用和常用模型。
Question 8请解释一下机器翻译（Machine Translation）是什么，并介绍一种常用的机器翻译方法。
Question 9什么是情感分析（Sentiment Analysis）？提供一个情感分析的例子。
Question 10在 NLP 中，什么是文本生成（Text Generation）？2. 答案Answer 1自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究计算机和人类自然语言之间的相互作用的学科领域。
它涉及如何让计算机处理、理解和生成自然语言。
Answer 2Answer 3词性标注（Part-of-Speech Tagging）是将一个句子中的单词按照它们的词性进行标注的任务。
例如，在一个英文句子中，词性标注会将名词、动词、形容词等进行标记。
Answer 4Answer 5命名实体识别（Named Entity Recognition）是指识别文本中特定类别的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
例如，在一段文本中，命名实体识别可以将"约翰是美国人"中的"约翰"识别为人名。
Answer 6NLP 中常用的文本分类方法包括：朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、深度研究模型（如卷积神经网络、循环神经网络）等。
自然语言处理应用开发考核试卷
B.词性标注
C.停用词去除
D.数据标准化
13.在知识图谱中，以下哪些类型的实体是常见的？（）
A.人
B.组织
C.地点
D
B.丢弃法
C.数据增强
D.增加训练数据
15.在深度学习中，以下哪些优化器被用于训练模型？（）
A. SGD
B. Adam
2.在中文分词中，词是最小的有意义的语言单位。（）
3.递归神经网络（RNN）能够有效地处理长序列数据中的依赖问题。（）
4.在情感分析中，基于情感词典的方法通常不需要大量标注数据。（）
5.预训练语言模型GPT-3是由谷歌开发的。（）
6.在自然语言处理中，准确率和召回率总是呈正相关关系。（）
7.聊天机器人的核心组件只有自然语言理解。（）
19.以下哪个不是中文停用词表的常见来源？（D.斯坦福停用词表
20.在自然语言处理中，以下哪个技术不常用于解决过拟合问题？（）
A.正则化
B.丢弃法
C.数据增强
D.提升样本数量
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
C. GRU
D. KNN
8.在情感分析中，以下哪个方法不常用？（）
A.基于情感词典的方法
B.基于机器学习的方法
C.基于深度学习的方法
D.基于规则的方法
9.以下哪个不是预训练语言模型？（）
A. GPT
B. BERT
C. ERNIE
D. CNN
10.以下哪个不是序列标注任务的常见算法？（）
A.隐马尔可夫模型
A.语音信号预处理
B.声学模型
C.语言模型
D.声纹识别
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
NLP 培训测试题
一、简答题：
1.人类大脑的信息处理系统具有什么特点：
答：具有平行处理能力、高度非线性、复杂性
2.滤网的基本构成：
答：消除、歪曲、概括
3.V.A.K表象系统的组成有哪些？
答：
二、问答题：
1.某销售团队实行08:00—20:00的12小时工作制，由4个人同时开始工作。
甲在上午的时候经常表现的无精打采，乙在早晨的工作中表现的非常兴奋，丙总是迟到，丁总是在傍晚的时候抱怨下班的时间太晚。
如果公司决定调整工作时间，你应该如何制定值班表，并请说明理由。
答：每人上班3小时，
乙值08：00-11:00
丁值11:00-14:00
丙值14:00-17:00
甲值17:00-20:00
五大成功原则
（1）清楚的预计结果：确保调整后的值班更有效率
（2）采取行动：大胆调整工作时间，每个人承担3个
小时的工作时间
（3）拥有敏感的感官观察
甲：上午无精打采---习惯过夜生活
乙：早晨比较兴奋---作息时间较为规律
丙：早晨总是迟到---存在客观原因（交通、距离）
丁：抱怨下班太晚—存在主、客观原因
（4）拥有行为弹性：每人单独值班，能够为你提供足够的时间和精力观察每个人的表现和反应，确保你制定计
划的可执行性，并确保你能及时调整计划。
（5）在身心卓越层面运作：符合每个人得作息时间，并在制定后单独告知每个人，这是按照你观察了解后制定
的。
2.某汽车销售服务公司要招聘1名销售经理。
经过层层筛选，两名应征者最终入围。
甲，年龄25岁，刚刚从海外名牌大学博士生毕业，主修市场营销，有很强的事业心和进取心。
乙，年龄45岁，国内大专毕业，从事汽车销售行业25年，常年工作在销售一线，经验丰富。
请你针对上述情况，填写一份客观、公正的招聘意向分析。
答：NLP世界观：消除、歪曲、概括
甲年富力强，具有较高学历，进取心强。
但缺乏工作经验，对公司所面临的国内市场情况，缺乏必要的信息。
有较大可能运用自身知识，对公司现阶段执行的决策产生歪曲和
概括，容易产生急躁冒进的情绪甚至行为。
乙工作经验丰富，年龄显示情绪和心态趋于成熟。
其优势在于，常年的一线销售工作经验，对当前国内行业有较为全面的认识。
但固有的过多经验和过长的一线工作经验，可能预示其具有较强的消除和歪曲倾向。
3.生活中总有一些人喜欢标新立异，对周围人的态度和看法视若无睹，这种人一般都会称自己为“世人独醉我独醒”。
请从沟通的主要特征这一角度分析此种行为的内在原因。
答：
首先，此类人对“世人”的概念进行了歪曲，这里的“世人”并不是广义的“世人”，而是狭义的“世人”，即一个团体、一个团队。
其次，该行为表现了该类人在沟通上存在着障碍。
沟通的主要特征。