Úvod do otázok a odpovedí NLP Interview
NLP je skratka pre spracovanie prirodzeného jazyka. Je to jedno z veľkých plánov na spracovanie viacerých jazykov s využitím počítačovej vedy, inžinierskych znalostí, najmä znalostí informačného inžinierstva a silnej umelej inteligencie, ktoré zabezpečujú správnu interakciu medzi ľudskými jazykmi a počítačovým systémom.
Teraz, ak hľadáte prácu súvisiacu s NLP, musíte sa pripraviť na 2019 NLP Interview Questions. Je pravda, že každý pohovor sa líši podľa rôznych profilov zamestnania. Pripravili sme tu dôležité otázky a odpovede týkajúce sa rozhovorov s NLP, ktoré vám pomôžu dosiahnuť úspech v pohovore.
V tomto článku o otázkach týkajúcich sa rozhovorov o NLP z roku 2019 uvedieme 10 najdôležitejších a najčastejšie kladených otázok o rozhovoroch pre NLP. Tieto otázky sú rozdelené na dve časti:
1. časť - Otázky k rozhovoru s NLP (základné)
Táto prvá časť sa venuje základným otázkam a odpovediam NLP Interview
Q1. Vysvetlite podrobnosti o jazyku Natural Processing Language (NLP), ktoré sú v súčasnosti jedným z kľúčových procesov umelého jazykového vzdelávania, ktoré sa v priemysle začali?
odpoveď:
Prírodné jazykové spracovanie (NLP) je určené na pochopenie a analýzu automatického spôsobu prirodzených jazykov a na export údajov alebo prípadne vyžadovanie informácií z týchto dostupných údajov. NLP má nejaký algoritmus definovania, ktorý pomáha hlavne pri strojovom učení. Tento druh algoritmu strojového učenia v skutočnosti pomáha porozumieť analýze niektorých prirodzených jazykov.
Q2. Existuje niekoľko rôznych bežných prvkov spracovania prirodzeného jazyka. Tieto prvky sú veľmi dôležité pre správne porozumenie NLP, môžete ich podrobne vysvetliť príkladom?
odpoveď:
Existuje veľa komponentov, ktoré sa bežne používajú pri spracovaní v prirodzenom jazyku (NLP). Niektoré z hlavných komponentov sú vysvetlené nižšie:
- Extrakcia entity : Skutočne identifikuje a extrahuje niektoré kritické údaje z dostupných informácií, ktoré napomáhajú segmentácii poskytnutej vety pri identifikácii každej entity. Môže pomôcť pri identifikácii jedného človeka, že je to fiktívna alebo skutočná, rovnaká identifikácia reality pre akúkoľvek organizáciu, udalosti alebo geografické umiestnenie atď.
- Analýza syntaktickým spôsobom: pomáha predovšetkým pri správnom usporiadaní dostupných slov.
- Programová analýza: Je to jeden z kľúčových procesov NLP. Pomáha pri extrahovaní údajov z konkrétne dostupného textu v prirodzených jazykoch.
Prejdime k ďalším otázkam rozhovoru NLP
Q3. Vysvetlite podrobnosti o oblastiach odrôd dostupných v prípade inteligentného spracovania prírodných jazykov, či vieme, že zasiahnuté oblasti sú veľmi malé, keďže toto spracovanie sa začína veľmi nedávno?
odpoveď:
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) sa môže implementovať v rôznych oblastiach súčasného priemyselného prostredia. Ďalej uvádzame niektoré z kľúčových oblastí:
- Analýza bola vykonaná sémantickým spôsobom.
- Automaticky zosumarizujte informácie v prirodzenom jazyku.
- Klasifikácia odrôd je napísaná v prirodzenom jazyku.
- Pripravená odpoveď na niektoré bežné otázky
Môžeme uviesť nejaký kľúčový príklad skutočného života, keď sa spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) bežne používa. Príklady sú Google Assistance, IOS Siri alebo Amazon echo.
Q4. V prípade spracovania prirodzeného jazyka sme bežne uviedli jednu spoločnú terminológiu NLP a správne spojili každý jazyk s rovnakou terminológiou. Vysvetlite podrobnosti o tejto terminológii NLP príkladom?
odpoveď:
Toto sú základné otázky týkajúce sa rozhovorov s NLP, ktoré boli položené počas rozhovoru. V prípade vysvetlenia spracovania prirodzeného jazyka existuje niekoľko faktorov. Niektoré z kľúčových faktorov sú uvedené nižšie:
- Vektory a hmotnosti : vektory Google Word, dĺžka TF-IDF, dokumenty odrôd, slovo vektory, TF-IDF.
- Štruktúra textu : Pomenované entity, označovanie časti reči, identifikácia hlavy vety.
- Analýza sentimentu : Poznať vlastnosti sentimentu, entity dostupné pre sentiment, spoločný slovník sentimentu.
- Klasifikácia textu : Dozor nad učením, vyrazenie vlaku, validácia v Dev, Set of define test, charakteristika samostatného textu, LDA.
- Čítanie strojového jazyka : Extrakcia možnej entity, prepojenie s individuálnou entitou, DBpedia, niektorými knižnicami ako Pikes alebo FRED.
Q5. Jedna ďalšia veľmi bežná terminológia používaná v prípade prirodzeného spracovania učenia, ktorá sa nazýva TF-IDF. Vysvetlite, prosím, podrobnosti o porozumení TFIDF správne a príďte s nejakým príkladom?
odpoveď:
TF-IDF alebo tf-IDF je v zásade skratka pre určitú kritickú periodicitu alebo inverznú frekvenciu špecifického dokumentu. TF-IDF v podstate používa na identifikáciu niektorých kľúčových slov z celého dokumentu napísaného v prirodzenom jazyku. Ide predovšetkým o získavanie informácií z kritického dokumentu pomocou niektorých štatistických číselných údajov na identifikáciu niektorých kľúčových slov a spomenutie toho, aké dôležité je toto slovo konkrétne pri zhromažďovaní viacerých dokumentov alebo v súbore zbierok.
2. časť - Rozhovory s NLP (rozšírené)
Pozrime sa teraz na pokročilé otázky týkajúce sa rozhovorov NLP.
Q6. Existuje niekoľko značiek, ktoré sa používajú na spracovanie prírodných jazykov. Vo všetkých tých, ktoré označujú časť reči (POS), je označovanie jednou z najpopulárnejších v našom odbore. Vysvetlite podrobnosti o označovaní časti reči (POS) a o tom, ako sa dá správne používať?
odpoveď:
Súčasťou značkovača reči je veľmi zaujímavý a najdôležitejší nástroj na správne spracovanie prirodzeného jazyka. Táto časť značkovača reči (POS) je normálny nástroj alebo softvér, ktorý pomáha pri čítaní kritického textu nezávislého od akýchkoľvek jazykov, potom priraďuje celú časť vety v reči pre každé slovo alebo nejakú inú logiku tokenizácie definovanú v softvéri, napríklad prídavné meno, sloveso alebo podstatné meno atď.
Spravidla obsahuje určitý špecifický algoritmus, ktorý pomáha označiť niektoré výrazy v celom texte. Má niektoré kategórie odrôd, ktoré sú zložitejšie, ako je uvedené vyššie. Vyššie uvedená funkčnosť je jednou zo základných funkcií POS značky.
Q7. Pretože analýza je jednou z kritických požiadaviek spracovania prirodzeného jazyka (NLP), môžeme pre správne porozumenie NLP nasledovať niekoľko analytických prístupov. Medzi všetkými tými sa jedna z kľúčových analýz nazývala Pragmatická analýza. Vysvetlite podrobnosti o pragmatickej analýze podrobne?
odpoveď:
Pragmatická analýza je jednou z kritických analýz definovaných v NLP. Zaoberá sa najmä znalosťami, ktoré patria do vonkajšieho sveta. To znamená, že niektoré vedomosti, ktoré sú pre niektoré definované dokumenty alebo otázky už externé, sú vždy externé. Tento druh analýzy sa sústreďuje hlavne na kritickú interpretáciu určitého slova a snaží sa pochopiť jeho skutočný význam. Na uskutočnenie tohto druhu analýzy sú veľmi potrebné znalosti zo skutočného sveta.
Prejdime k ďalším otázkam rozhovoru NLP
Q8. Pretože NLP sa opäť používa na inteligentné spracovanie viacerých jazykov a na interakciu s počítačovým systémom založeným na správnom porozumení jazyka, jedna z kľúčových analýz, ktorú NLP normálne používa, nazývala závislostná analýza. Vysvetlite podrobnosti o analýze závislosti podrobným vysvetlením?
odpoveď:
Analýza závislosti je v priemysle v skutočnosti známa ako syntaktická analýza. Robí jednu z kritických úloh pri spracovaní NLP, identifikuje alebo rozpoznáva niektoré vety a potom priraďuje vety v niektorých definíciu syntaktickej štruktúry pre správne porozumenie. Jednou z populárnych syntaktických štruktúr je syntaktická analýza stromu pomocou algoritmu analýzy.
Q9. Jednou zo základných požiadaviek NLP je normalizácia kľúčových slov. Normálne existujú dva procesy alebo techniky, ktoré NLP riadi správnym normalizáciou kľúčových slov. Vysvetlite podrobnosti o normalizácii kľúčových slov a o tom, ktoré techniky je možné v prípade nich dodržať.
odpoveď:
Toto je najčastejšie kladená otázka na rozhovor s NLP v rozhovore. V NLP existujú dva kľúčové procesy normalizácie, ktoré pomáhajú pri normalizácii kľúčových slov. Tieto dva procesy sú Stemming a Lemmatization.
Q10. V NLP existuje definičný klasifikačný model. Aké vlastnosti môže NLP sledovať na zlepšenie presnosti klasifikačného modelu?
odpoveď:
Existuje niekoľko klasifikácií nasledovaných NLP, ktoré vysvetľujú to isté nižšie:
- Frekvencia počítania definovaných pojmov.
- Zápis vektora pre každú vetu.
- Časť označovania reči (POS).
- Gramatická závislosť alebo niektoré definujú slovník alebo knižnicu.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca zoznamom otázok a odpovedí na rozhovory NLP, aby kandidát mohol ľahko vykonať tvrdé zásahy do týchto otázok. Tu v tomto príspevku sme študovali najčastejšie otázky týkajúce sa rozhovorov s NLP, ktoré sa často kladú pri rozhovoroch. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Najčastejšie otázky týkajúce sa rozhovoru o závitoch
- Otázky a odpovede týkajúce sa rozhovoru Oracle Apps
- Otázky na rozhovor s OpenStack
- 10 najčastejších otázok týkajúcich sa počítačovej architektúry