Wprowadzenie do pytań i odpowiedzi na rozmowę NLP
NLP to skrót od Natural Language Processing. Jest to jedno z dużych planów przetwarzania wielu języków z wykorzystaniem informatyki, wiedzy inżynierskiej, zwłaszcza inżynierii informatycznej i silnej sztucznej inteligencji, które zapewniają odpowiednią interakcję między ludzkimi językami a systemem komputerowym.
Teraz, jeśli szukasz pracy związanej z NLP, musisz przygotować się na pytania do rozmowy kwalifikacyjnej NLP 2019. Prawdą jest, że każda rozmowa kwalifikacyjna jest inna w zależności od profilu pracy. Tutaj przygotowaliśmy ważne pytania i odpowiedzi na rozmowę NLP, które pomogą Ci odnieść sukces w rozmowie.
W tym artykule na pytania do rozmowy kwalifikacyjnej NLP 2019 przedstawimy 10 najważniejszych i najczęściej zadawanych pytań podczas rozmowy kwalifikacyjnej NLP. Te pytania są podzielone na dwie części:
Część 1 - Pytania do wywiadu NLP (podstawowe)
Ta pierwsza część obejmuje podstawowe pytania i odpowiedzi na rozmowę NLP
Pytanie 1 Wyjaśnić szczegółowo na temat języka Natural Processing Language (NLP), które obecnie są jednym z kluczowych procesów uczenia się sztucznego języka, które zostały rozpoczęte w branży?
Odpowiedź:
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) zostało zaprojektowane do automatycznego rozumienia i analizy języków naturalnych oraz eksportowania danych lub ewentualnych informacji z dostępnych danych. NLP ma pewien zdefiniowany algorytm, który pomaga głównie w uczeniu maszynowym. Ten rodzaj algorytmu uczenia maszynowego pomaga w zrozumieniu analizy niektórych języków naturalnych.
Q2 Istnieje kilka różnych wspólnych elementów przetwarzania języka naturalnego. Te elementy są bardzo ważne dla prawidłowego zrozumienia NLP, czy możesz wyjaśnić to szczegółowo w przykładzie?
Odpowiedź:
Istnieje wiele komponentów zwykle używanych przez przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Niektóre z głównych składników wyjaśniono poniżej:
- Wyodrębnianie bytu : To faktycznie identyfikuje i wyodrębnia niektóre krytyczne dane z dostępnych informacji, które pomagają w segmentacji podanego zdania na temat identyfikacji każdego bytu. Może pomóc w identyfikacji jednego człowieka, że jest to fikcja lub rzeczywistość, ten sam rodzaj identyfikacji rzeczywistości dla dowolnej organizacji, wydarzeń lub dowolnego położenia geograficznego itp.
- Analiza w sposób syntaktyczny: pomaga głównie utrzymać porządek dostępnych słów.
- Analiza w sposób programowy: Jest to jeden z kluczowych procesów NLP. Pomaga wyodrębnić dane ze specjalnie dostępnego tekstu w językach naturalnych.
Przejdźmy do następnych pytań do wywiadu NLP
Pytanie 3 Wyjaśnij szczegółowe informacje o obszarach odmian dostępnych w przypadku inteligentnego przetwarzania języków naturalnych, czy wiemy, że obszary wpływu są bardzo małe, ponieważ przetwarzanie to rozpoczyna się bardzo niedawno?
Odpowiedź:
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) może mieć implementację w różnych obszarach obecnego środowiska przemysłowego. Niektóre kluczowe obszary wyjaśniają poniżej:
- Analiza została przeprowadzona w sposób semantyczny.
- Automatycznie podsumuj informacje o języku naturalnym.
- Tekst klasyfikacji odmian jest napisany w języku naturalnym.
- Gotowa odpowiedź na niektóre często zadawane pytania
Możemy podać kluczowy przykład prawdziwego życia, w którym przetwarzanie języka naturalnego (NLP) było szeroko stosowane. Przykładami są Google Assistance, IOS Siri lub echo Amazon.
Pytanie 4 W przypadku przetwarzania języka naturalnego zwykle wspominaliśmy o jednej wspólnej terminologii NLP i odpowiednio wiążąc każdy język tą samą terminologią. Proszę wyjaśnić szczegółowo na temat tej terminologii NLP z przykładem?
Odpowiedź:
To są podstawowe pytania do wywiadu NLP zadawane podczas wywiadu. Istnieje kilka czynników dostępnych w przypadku wyjaśniania przetwarzania języka naturalnego. Niektóre z kluczowych czynników podano poniżej:
- Wektory i wagi : wektory Google Word, długość TF-IDF, dokumenty odmian, wektory słów, TF-IDF.
- Struktura tekstu : Nazwane byty, oznaczanie części mowy, identyfikowanie nagłówka zdania.
- Analiza sentymentu : poznaj cechy sentymentu, podmioty dostępne dla sentymentu, wspólny słownik sentymentów.
- Klasyfikacja tekstu : Uczenie się nadzoru, ruszanie pociągiem, zestaw sprawdzania poprawności w Dev, Zestaw testu definiowania, cecha pojedynczego tekstu, LDA.
- Czytanie języka maszynowego : Wyodrębnianie możliwego bytu, łączenie z pojedynczym bytem, DBpedia, niektóre biblioteki, takie jak Pikes lub FRED.
Pytanie 5 Kolejna bardzo popularna terminologia stosowana w przypadku naturalnego przetwarzania uczenia się, zwana TF-IDF. Proszę wyjaśnić szczegółowo, jak prawidłowo rozumieć TFIDF i podać jakiś przykład?
Odpowiedź:
TF-IDF lub tf-IDF zasadniczo oznacza pewną krytyczną częstotliwość terminu lub pewną odwrotną częstotliwość określonego dokumentu. TF-IDF zasadniczo wykorzystuje się do identyfikacji niektórych słów kluczowych z całego dokumentu napisanego w języku naturalnym. Polega ona głównie na wyszukiwaniu informacji z krytycznego dokumentu za pomocą statystycznych danych liczbowych do identyfikacji niektórych słów kluczowych i wspominaniu o tym, jak ważne jest to słowo, szczególnie w zbiorze wielu dokumentów lub w zbiorze zbiorów.
Część 2 - Pytania do wywiadu NLP (zaawansowane)
Rzućmy teraz okiem na zaawansowane pytania do wywiadu NLP.
Pytanie 6 Istnieje kilka tagów używanych do przetwarzania języków naturalnych. We wszystkich tych tagach części mowy (POS), tagowanie jest jednym z popularnych w naszej branży. Proszę wyjaśnić szczegółowo na temat oznaczania części mowy (POS) i tego, jak można z niej właściwie korzystać?
Odpowiedź:
Część taggera mowy jest bardzo interesującym i najważniejszym narzędziem do prawidłowego przetwarzania języka naturalnego. Ta część tagera mowy (POS) to normalne narzędzie lub oprogramowanie, które pomaga w czytaniu niektórych tekstów krytycznych niezależnie od języków, a następnie przypisuje całe zdanie w części mowy dla każdego słowa lub innej logiki tokenizacji zdefiniowanej w oprogramowaniu, takiej jak przymiotnik, czasownik lub rzeczownik itp.
Zwykle zawiera pewien określony algorytm, który pomaga oznaczyć niektóre terminy w całym tekście. Ma kilka kategorii odmian, które są bardziej złożone niż zdefiniowano powyżej użyteczności. Powyższa funkcja definiowania jest jedną z bardzo podstawowych cech tagu POS.
Pytanie 7 Ponieważ analiza jest jednym z kluczowych wymagań przetwarzania języka naturalnego (NLP), możemy zastosować kilka metod analizy w celu właściwego zrozumienia NLP. Pomiędzy tymi wszystkimi jedną z kluczowych analiz nazywanych analizą pragmatyczną. Proszę szczegółowo wyjaśnić analizę Pragmatyczną?
Odpowiedź:
Analiza pragmatyczna jest jedną z kluczowych analiz w NLP. Zajmuje się głównie wiedzą, która należy do świata zewnętrznego. Oznacza to część wiedzy, która zawsze jest zewnętrzna dla niektórych zdefiniowanych dokumentów lub już zapytań. Tego rodzaju analiza koncentruje się głównie na krytycznej interpretacji określonego słowa i próbuje zrozumieć jego rzeczywiste znaczenie. Do przeprowadzenia tego rodzaju analizy bardzo potrzebna jest wiedza w świecie rzeczywistym.
Przejdźmy do następnych pytań do wywiadu NLP
Pytanie 8 Ponownie, ponieważ NLP używane do inteligentnego przetwarzania wielu języków i interakcji z systemem komputerowym w oparciu o właściwe rozumienie języka, jedno z kluczowych analiz zwykle używanych przez NLP, nazywa się to analizowaniem zależności. Proszę wyjaśnić szczegółowo parsowanie zależności z odpowiednim wyjaśnieniem?
Odpowiedź:
Analiza zależności jest tak naprawdę znana w branży jako analiza składniowa. Wykonuje jedno z kluczowych zadań przetwarzania NLP, identyfikując lub rozpoznając niektóre zdania, a następnie przypisując je w niektórych, definiuje strukturę syntaktyczną dla właściwego zrozumienia. Jedną z popularnych struktur składniowych jest parsowanie definicji drzewa za pomocą algorytmu parsowania.
Pytanie 9 Jednym z bardzo podstawowych wymagań NLP jest normalizacja słów kluczowych. Zwykle są dwa procesy lub techniki, po których następuje NLP do obsługi właściwej normalizacji słów kluczowych. Proszę szczegółowo wyjaśnić normalizację słów kluczowych i techniki, które można zastosować do tego samego.
Odpowiedź:
To najczęściej zadawane pytanie podczas rozmowy kwalifikacyjnej NLP. Istnieją dwa kluczowe procesy normalizacji w NLP, które pomagają w normalizacji słów kluczowych. Te dwa procesy to Stemming i Lemmatization.
P10 Istnieje pewien model klasyfikacji zdefiniowany w NLP. Jakie funkcje mogą być stosowane przez NLP w celu poprawy dokładności w modelu klasyfikacji?
Odpowiedź:
Istnieje kilka klasyfikacji, po których następuje NLP, wyjaśniając to samo poniżej:
- Zliczanie częstotliwości definiowania terminów.
- Notacja wektora dla każdego zdania.
- Część tagowania mowy (POS).
- Zależność gramatyczna lub niektóre definiują słownik lub bibliotekę.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po liście pytań i odpowiedzi do rozmowy kwalifikacyjnej NLP, aby kandydat mógł łatwo przełamać te pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej NLP. W tym poście przeanalizowaliśmy najważniejsze pytania do wywiadu NLP, które często zadawane są w wywiadach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Najczęściej zadawane pytania podczas wywiadu na temat wątków
- Wywiad z aplikacjami Oracle na pytania i odpowiedzi
- Pytania do wywiadu OpenStack
- 10 najważniejszych pytań do wywiadu na temat architektury komputerów