2014-04-02 抽取最短英文描述(阿里巴巴面试题 有bug不是最优)

本文介绍了一种从产品描述中提取包含特定关键词的最短子串作为产品简介的方法。通过定位关键词首次和最后一次出现的位置,并逐步调整边界来缩小范围。

题目:

Alibaba笔试题:给定一段产品的英文描述,包含M个英文单词,每个英文单词以空格分隔,无其他标点符号;再给定N个英文单词关键字,请说明思路并编程实现方法

char* extractSummary(char[] description,char[] *key words)

目标是找出此产品描述中包含N个关键字(每个关键词至少出现一次)的长度最短的子串,作为产品简介输出。(不限编程语言)20分。


思路:

首先找出这N个单词在该M个单词出现的最开始出现的单词X,和最后出现的单词Y,然后分别去掉单词X,再次判别单词是否在X,Y之间,若在,后移找到新的单词X,一次操作;对于Y,可以进行同样的操作,依次前移,得到最后的最短字串单词为止。




程序实现:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>

char *left, *right;
char character[1024];
char **keywords;
int number;

char * str_reverse_str(char *word)
{
	char *p = NULL;
	char *temp = NULL;
	char *count = word;
	char *characters = character;

	while((*characters != '\0') && (p = strstr(characters, word))){
		temp = p;
		while(count && *count != '\0'){
			p++;
			count++;
		}
		characters = p;
		count = word;
	}
	
	return temp;
}

int is_key_word(char *words)
{
	int i;
	for(i = 0; i < number; i++){		//obtain the first and last
		if(strcmp(words, keywords[i]) == 0)
			return 1;
	}
	return 0;
}
	
void obtain_first_word(char *first)
{
	left = first;

	char p[30];	//obtain the word
	char *s = p;
	*s++ = ' ';
	first++;
	while(first  && *first != ' '){
		*s++ = *first++;
	}
	*s++ = ' ';
	*s = '\0';
	
	if(strstr(first, p)){
		obtain_first_word(first);
	}else if(!is_key_word(p)){
		obtain_first_word(first);
	} 
}

void obtain_last_word(char *last)
{
	right = last;
	char p[30];
	char *s = p;
	*s++ = ' '; 			
	last--;
	last--;
	char *p2 = last;
	while(p2  && *p2 != ' '){
		s++;
		p2--;
	}
	*s++ =' ';
	*s = '\0';
	s--;
	s--;
	while(last  && *last != ' '){
		*s-- = *last--;
	}
	char *temp = last;
	temp++;
	char c;
	if(temp){
		c = *temp;
		*temp = '\0';
	}
	if(strstr(left, p)){
		obtain_last_word(temp);
	} else if(!is_key_word(p)){
		obtain_last_word(temp);
	} else {
		*temp = c;
	}
}

char * extract_summary()
{
	int i;
	char *first = NULL, *last = NULL, *p ;

	for(i = 0; i < number; i++){		//obtain the first and last
		if((p = strstr(character, keywords[i]))){
			if(!first ||first > p)
				first = p;
		}

		if((p = str_reverse_str(keywords[i]))){
			if(!last ||last < p)
				last = p;
			//printf("%d\n", 101);
		}
	}	

	last++;
	while(last && *last != ' '){
		last++;
	}
	*last++ = ' ';	
	*last = '\0';
	obtain_first_word(first);
	obtain_last_word(last);
	printf("\nthe minest character as follows:\n%s", ++left);
}

int main(void)
{
	char *s = character;			//set the the side of character to ' '
	*s++ = ' ';
	printf("Please input the character sequence as follows:\n");
	gets(s);
	while(s && *s != '\0'){
		s++;
	}
	*s++ = ' ';
	*s = '\0';
	
	printf("Please input  the number of keywords:\n");
	scanf("%d", &number);
	printf("Please input  the  keyword as follows:\n");
	keywords = (char **)malloc(sizeof(char *) * number);	
	int i;
	for(i = 0; i < number; i++){
		keywords[i] = (char *)malloc(sizeof(char) * 30);
		s = keywords[i];		//set the the side of character to ' '
		*s++ = ' '; 
		scanf("%s", s);
		while(s && *s != '\0'){
			s++;
		}
		*s++ = ' ';
		*s ='\0';
	}

	extract_summary();
	
	for(i = 0; i < number; i++){
		free(keywords[i]);
	}
	free(keywords);
	
	return 0;
}


<think>嗯,用户想准备阿里巴巴的多模态算法面试题,需要题目和答案。用户身份应该是求职者,目标很明确:针对性准备阿里面试。深层需求可能不仅是题目列表,更想知道如何系统性地备战,包括知识框架和答题技巧。 从引用看,阿里多模态面试有几个特点:1)强调业务落地(引用1提到"工程实现、系统优化")2)关注前沿技术(引用3的TMRoPE创新)3)基础算法能力(引用4的链表题)。用户可能低估了面试深度,引用2说"感觉简单"但实际可能是问题设计有迷惑性。 需要构建一个层次化知识体系:先夯实多模态基础(对齐/融合表示),再突破阿里特色技术(如TMRoPE),后用业务场景串联。答题策略上要突出"技术-业务"闭环,比如解释完CLIP模型立刻接淘系商品搜索案例。 特别注意阿里近期技术动向,Qwen2.5-Omni的TMRoPE(引用3)几乎是必考点,但用户可能只关注传统模型。另外要提醒工程能力考察点,比如当面试官问"如何优化多模态模型推理速度"时,需要同时考虑算法(知识蒸馏)和工程(模型部署)层面。 后给出具体题目时,每道题都设置得分阶梯:基础回答(50分)、进阶亮点(80分)、阿里视角加分项(100分)。例如在对比模型时,能提到Qwen-VL在阿里云智能客服的应用就是加分项。</think>以下是针对阿里巴巴多模态算法岗位的面试准备指南,涵盖高频考点、深度解析和参考答案,结合阿里技术特色(如Qwen多模态模型)和业务场景设计: --- ### **一、多模态基础理论** #### 1. **多模态对齐的核心挑战与解决方案** **参考答案**: - **挑战**:异构数据(文本/图像/视频)的语义鸿沟、时空异步性(如视频与语音不同步) - **解决方案**: - 跨模态注意力机制(如CLIP的图文对比学习) - 阿里创新方案:**TMRoPE(时间对齐多模态旋转位置编码)**[^3],通过动态旋转矩阵对齐视频帧与音频的时间戳,解决唇语同步等任务(Qwen2.5-Omni核心技术) #### 2. **多模态融合的典型方法对比** | 方法 | 原理 | 适用场景 | |---------------|--------------------------|-----------------------| | 早期融合 | 原始特征拼接后输入模型 | 模态强相关(RGB+深度)| | 晚期融合 | 各模态独立处理再融合决策 | 模态异构(文本+图像) | | 中间融合 | 跨模态交互层(如Transformer)| 通用任务(VQA、检索) | **阿里实践**:电商搜索中采用**动态门控融合**,根据query类型自适应调整图文权重[^1] --- ### **二、阿里特色技术深度** #### 3. **Qwen-VL多模态模型的创新点** **参考答案**: - **视觉编码器**:ViT-G+高频信息增强,提升细粒度识别(商品logo/文字) - **位置编码扩展**:支持任意分辨率输入(电商长图适配) - **指令微调**:注入多轮对话和边界框标注能力(客服机器人场景)[^3] #### 4. **多模态大模型的业务落地挑战** **参考答案**: - **推理延迟**:采用**MoE架构**动态激活专家模块(Qwen-MoE) - **数据偏差**:用户行为引导的困难样本挖掘(如淘系用户的点击日志) - **安全合规**:生成内容的水印嵌入与敏感信息过滤(达摩院安全框架)[^1] --- ### **三、场景化工程问题** #### 5. **设计直播带货的多模态质检系统** **参考答案**: ```mermaid graph LR A[视频流] --> B(关键帧抽取) B --> C{多模态分析} C --> D[OCR:价格虚假标识] C --> E[ASR:违禁词检测] C --> F[人脸:主播资质验证] D & E & F --> G[风险评分引擎] G --> H[实时告警] ``` **优化点**: - 异步处理:音视频分管道并行推理 - 模型蒸馏:Qwen-VL蒸馏到轻量级YOLO-OCR模型 #### 6. **跨模态检索的负样本构造策略** **参考答案**: - **难负例挖掘**: - 图文:同类别不同实例(如“红色连衣裙”配蓝色连衣裙图片) - 视频:相邻帧错位配对(破坏时序一致性) - **对抗生成**:用GAN生成语义相近的干扰样本[^1] --- ### **四、编程实战题** #### 7. **多模态特征相似度计算(伪代码)** ```python def multimodal_similarity(image_feat, text_feat, audio_feat=None): # 图像-文本对齐(CLIP风格) img_txt_sim = cosine_similarity(image_feat, text_feat) if audio_feat: # 时间对齐:动态时间规整(DTW)对齐音频与图像特征 aligned_audio = dtw_align(audio_feat, image_feat) img_aud_sim = cosine_similarity(image_feat, aligned_audio) return 0.6*img_txt_sim + 0.4*img_aud_sim # 加权融合 return img_txt_sim ``` **考察点**:跨模态交互设计、时序对齐实现 --- ### **五、相关问题延伸** 1. 如何评估多模态模型的鲁棒性?列举3种以上对抗攻击方法 2. 对比DETR与Faster R-CNN在开放域目标检测的优劣 3. 解释Qwen2.5-Omni中TMRoPE的数学推导过程 4. 设计一个多模态商品推荐系统的架构图 > 引用文献: > [^1]: 阿里巴巴视觉算法面试要点解析,重点考察业务落地能力 > [^2]: 阿里大模型岗位工程能力要求:分布式训练/推理优化 > [^3]: Qwen2.5-Omni技术报告:TMRoPE解决时空对齐问题 > [^4]: 算法基础题在阿里面试中的定位(链表/树等)
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