NLP面试总结一

最新推荐文章于 2024-07-31 11:44:59 发布
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文章标签： 面试
NLP面试大总结_CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
07-25 300
@知识总结
自然语言处理（NLP）岗位最新面试经验总结
seeblue1981的博客
05-04 1512
几乎所有自然语言类（NLP）岗位都是3轮及以上的面试。第一轮：基本沟通（自我介绍、经验介绍…）、基础知识（线程、设计模式…）、基础算法题(Transformer、Bert…)。第二轮：有一定难度的算法题、项目经验的详细讨论。第三轮：技术Leader和HR的最终面试。并且必定会考算法题。对于每一家公司，算法绝对是一个基本线，如果算法不过关那么几乎没有机会到达第三轮面试。所以算法准备是必须的！但也不是万能的，如果你以为只刷leetcode就能顺利通过面试，那就有点盲目乐观了。下面开始分享干货很干的呦，比干香菇还
NLP面试总结
Limk1m的博客
11-07 520
目录 目录 其他人的总结： 基础算法： 统计机器学习： 熵，信息熵，条件熵，互信息： 协方差、皮尔森系数： 决策树： 随机森林（random forest）： 梯度提升树（GBDT）： XGBoost： Adaboost: L0、L1、L2范数： 前向分步算法、Adaboost、GBDT、XGBoost几者： 主成分分析（PCA）: 奇异值分解（SVD）: 线性判别...
NLP面试题总结.01
fly_Xiaoma的博客
03-07 1741
对自己复盘的NLP做个总结： 1. 什么perplexity？它在NLP中的地位是什么？ perplexity是一种表达模型在预测中出现的混乱程度的方法。熵越大=越混乱。使用perplexity来评估NLP中的语言模型。一个好的语言模型会给正确的预测赋予更高的概率。 2. ReLu的问题是什么？ 梯度爆炸（通过梯度裁剪来解决） 死亡ReLu----激活为0时不进行学习（通过加参数的ReL...
NLP岗位面试总结
爱丹丹的博客
01-05 4251
1. NLP工程师的职责和工作内容 注：以下五个问题难度递增 分类问题：文本分类、情感分析（二分类和多分类）； 匹配问题：检索与某句话类似的话，或者与它相关的回答。如kaggle的quora question pairs比赛； 翻译问题：文本翻译； 结构化预测：将一段文本转化为结构化的输出序列，如将文本中的词进行词性标注，语法树生成； 人机对话：建模为马尔科夫决策过程，当前要采取的动作和上一个状...
NLP面试题总结（包含8种优化器简介）.03
fly_Xiaoma的博客
03-18 2590
part 1. 1. 介绍一下几种优化器 在机器学习与深度学习中，主要应用于梯度下降。如，传统的优化器主要结合数据集，通过变化单次循环所采用的数据量的大小对梯度下降进行控制；非传统的优化器则进一步集合数据集的特点和模型的训练时间，以不同的形式变化梯度下降的学习率。 常见的优化器有SGD、BGD、MBGD、Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam。 梯度下降的原理： ...
自然语言处理面试题及其答案
03-28
- **定义**: 自然语言处理(NLP)是一种人工智能技术，它使计算机能够理解和生成人类语言。该技术涵盖了从文本数据中提取信息、语言理解、语言生成等多个方面。 - **应用场景**: NLP在多个领域都有广泛的应用，如： -...
NLP面试题总结
qq_40812236的博客
07-31 1007
NLP面试总结
NLP面试题资源搜集总结
最新发布
10-17
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要方向，主要研究如何让计算机能够理解、解释和生成人类语言。在NLP领域中，面试题目通常会涉及一系列深度的专业知识和技能，这些知识和技能对于应聘者来说...
NLP面试注意事项：本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理（NLP）面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累
03-04
本项目是作者们根据个人面试和经验总结出自然语言处理（NLP）面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累。 目录架构 一， 二， 三， 四， 4.1 4.1.1 4.1.2 4.1.3 4.2 4.3 4.4 4.5 ...
NLP算法面试必备！史上最全！PTMs：NLP预训练模型的全面总结.md
04-08
**预训练模型(Pre-trained Models,PTMs)**的出现将NLP带入了一个全新时代。2020年3月18日，**邱锡鹏老师**发表了**关于NLP预训练模型的综述《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey》**[[1\]](https://zhuanlan.zhihu.com/p/115014536#ref_1)，这是一篇**全面的综述**，**系统**地对PTMs进行了**归纳分类**。 知乎上发表的本文以此篇综述论文为主要参考，通过借鉴不同的归纳方法进行总结，同时也**整合**了专栏之前已经介绍过的《[nlp中的词向量对比](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372)》和《[nlp中的预训练语言模型总结](https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493)》**两篇文章，以QA形式对PTMs进行全面总结归纳**。 本文是.md笔记档
阅读笔记--NLP面试基础知识总结
HAH--M的博客
01-02 3220
如果我可以把今世的记忆带到以后，我会告诉我下一世的继任者去学数学。但是他可能又是一个不愿意学习的小傻瓜，或许三年级的时候还是会考各种0分。是呀，0分也是回忆，那时怎么会晓得走到现在，今后又晓得会去往何处。但是…，谁又会到全局最优解呢？我在这里，我不知道人生接下来会给我怎样的惊吓和惊喜，我现在处在的地方可能就是局部最优解吧！ 一、深度学习和机器学习的区别 数据相关性: 深度学习与传统机器学习最重要的区别是，随着数据量的增加，其性能也随之提高。当数据很小的时候，深度学习算法并不能很好地执行，这是因为深度学习.
NLP面试知识汇总
qq_43935303的博客
09-17 1227
NLP面试知识汇总NLP面试知识汇总1. ngram模型2. word2vecSkip-gramCBOWword2vec训练trick知识补充 *霍夫曼树*hierarchical softmaxhierarchical \ softmaxhierarchical softmax 分层softmaxnegative samplingnegative \ samplingnegative sampling 负采样预训练模型问题BERT的输入和输出分别是什么？不考虑多头的
NLP面试知识点汇总
weixin_42887772的博客
08-05 747
sigmoid激活函数在输入值很大或很小时的导数为0，而且导数最大为0.25，所以sigmoid导数连乘很容易为0，从而出现梯度消失现象，tanh激活函数同理。梯度爆炸会导致学习过程很不稳定，最坏的结果导致权重更新导数为NaN，无法更新参数。2）随着网络层数的增加，rnn在处理长序数据时容易出现梯度爆炸和梯度消失现象。>1时，连乘操作会使梯度变得越来越大，导致梯度爆炸；反之，梯度会变得很小，导致梯度消失。优点：relu计算简单，不涉及指数运算，有效解决了梯度消失现象。随着层数的增加，最终的值和。......
机器学习和NLP面试总结
笑傲苍穹的博客
03-12 583
BAT机器学习面试1000题系列（第1~305题）：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/78121924 最大似然和贝叶斯分类的区别（回答：先验的有无），分别适用于什么场景：贝叶斯适用于小数据集，因为先验好求。 先验概率：事情没有发生之前事发生的概率，也叫经验概率。 后验概率：车祸已经发生了，酒驾的概率。 区别：最大似然估计属...
NLP面试题目汇总1-5
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兰陵鸡王的博客
01-14 2万+
1.有哪些文本表示模型，它们各有什么优缺点？ 文本表示模型是研究如何表示文本数据的模型，输入是语料库(文档)。 知识点： 词袋模型 TF-IDF N-gram 词袋模型与N-gram 最基本的文本表示模型是词袋模型(Bag of Words)。基本思想是把每篇文章看成一袋子词，并忽略每个词出现的顺序。具体来看：将整段文本表示成一个长向量，每一维代表一个单词。该维对应的权重代表这个词在原文章中的...
准备NLP面试问题
weixin_39712314的博客
09-05 2463
文章目录word2vecCGANPCA降维协同过滤VGG16LSTM RNN处理文本分类中样本不均衡的问题 emmm不知道会问啥 把简历里有的 没的都准备一遍吧呜呜呜…我是答案的搬运工. word2vec 模型结构描述：三层结构，输入层，投射层，输出层（softmax）。分为两种实现方式：skip-gram和cbow。skip-gram是给定一个input word，试图预测出窗口中的上下文单词。cbow是给定上下文单词，预测出中间词。 优化方式描述：层次softmax，负采样。 如何降采样（正采样？）：
一些NLP的面试问题
喜欢打酱油的老鸟
02-20 1037
2020-02-19 21:04:27 作者：Pratik Bhavsar 编译：ronghuaiyang 导读 在NLP的面试中提问频率非常高的问题。 练习NLP是一回事，破解面试是另一回事。对NLP人员的面试与一般的数据科学非常不同。在短短几年内，由于迁移学习和新的语言模型，这些问题已经完全改变了。我个人经历过，随着时间的推移，NLP面试变得越来越艰难，因为我们取得...
Nlp面试题-互联网
cyong888的专栏
01-09 490
微信，头条，快手的nlp面的问题 1 lstm 是为了解决rnn的什么问题而提出的，他是如何解决的？ 2 模型优化器 都有哪些？最好的是哪个？它好在哪里？ Adam 动态调节学习率 3 序列标注里面的 crf是用来干嘛的？它的作用是什么？它是为了解决哪一类case 而出现的？ 4 loss ，尝试过修改loss 吗？ 5 attention的原理是什么？它学的是什么？ ...
NLP算法工程师面试题集下载与交流指南
根据提供的信息，标题为"NLP算法工程师相关面试题.zip"，这意味着文件中包含了一系列针对自然语言处理（NLP）算法工程师职位的面试题目。自然语言处理是人工智能和语言学领域中的一个重要分支，专注于使计算机能够...
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