NLP intervjuu küsimuste ja vastuste sissejuhatus
NLP tähistab loomuliku keele töötlemist. See on üks mitme keele töötlemise suurtest plaanidest, kasutades infotehnoloogiat, inseneriteadmisi, eriti infotehnoloogiaalaseid teadmisi ja tugevat tehisintellekti, mis tagavad inimkeelte ja arvutisüsteemi õige interaktsiooni.
Kui otsite tööd, mis on seotud NLP-ga, peate valmistuma 2019. aasta NLP-i intervjuuküsimusteks. On tõsi, et iga vestlus on erinevate tööprofiilide järgi erinev. Oleme siin koostanud olulised NLP intervjuu küsimused ja vastused, mis aitavad teil oma intervjuus edu saavutada.
Selles 2019. aasta NLP intervjuuküsimuste artiklis tutvustame 10 kõige olulisemat ja korduma kippuvat NLP intervjuu küsimust. Need küsimused jagunevad järgmisteks osadeks:
1. osa - NLP intervjuu küsimused (põhilised)
See esimene osa hõlmab põhilisi NLP intervjuu küsimusi ja vastuseid
Q1. Selgitage üksikasjalikult loodusliku töötlemise keele (NLP) kohta, mis on praegu üks peamisi kunstlikke keeleõppe protsesse, mida tööstuses on alustatud?
Vastus:
Looduskeele töötlemine (NLP) on loodud looduslike keelte automaatseks mõistmiseks ja analüüsimiseks ning andmete eksportimiseks või võimaliku teabe saamiseks nende olemasolevate andmete põhjal. NLP-l on mingi määratletav algoritm, mis aitab peamiselt masinõppes. Selline masinõppe algoritm aitab tegelikult mõista mõne loomuliku keele analüüsimist.
Q2. Loodusliku keele töötlemise tavalised elemendid on erinevad. Need elemendid on NLP õigesti mõistmiseks väga olulised. Kas te võiksite palun selgitada neid üksikasjalikult ühe näitega?
Vastus:
Loodusliku keele töötlemise (NLP) abil on palju komponente. Mõnda peamist komponenti selgitatakse allpool:
- Olemite eraldamine : see tegelikult tuvastab ja eraldab olemasolevast teabest kriitilisi andmeid, mis aitavad iga üksuse tuvastamisel esitatud lauset segmenteerida. See võib aidata ühe inimese tuvastamisel olla väljamõeldud või reaalne, samasugune reaalsuse tuvastamine mis tahes organisatsiooni, sündmuse või geograafilise asukoha jms jaoks.
- Analüüs süntaktiliselt: see aitab peamiselt saadaolevate sõnade korralikku korrasolekut.
- Programmiline analüüs: see on üks NLP põhiprotsesse. See aitab andmeid eraldada looduslikes keeltes spetsiaalselt saadaolevast tekstist.
Liigume järgmiste NLP-intervjuu küsimuste juurde
Q3. Selgitage looduslike keelte nutika töötlemise korral saadaolevate sortide alade üksikasju. Kas me teame, et mõjutatud alad on väga väikesed, kuna see töötlemine algas alles hiljuti?
Vastus:
Looduslik keele töötlemine (NLP) võib olla rakendatav praeguse tööstuskeskkonna erinevates valdkondades. Mõnda peamist valdkonda selgitatakse allpool:
- Analüüs tehti semantiliselt.
- Saate loodusliku keele teabe automaatselt kokku võtta.
- Sortide klassifikatsiooni tekst kirjutatakse looduskeeles.
- Valmis vastus mõnele tavalisele küsimusele
Võime tuua mõne olulise näite reaalsest elust, kus looduslikku keeletöötlust (NLP) kasutati laialdaselt. Näited on Google'i abi, IOS Siri või Amazoni kaja.
Q4. Looduskeele töötlemise puhul mainisime tavaliselt ühte ühist terminoloogiat NLP ja iga keele sidumist sama terminoloogiaga. Palun selgitage üksikasjalikult selle NLP terminoloogiat koos näitega?
Vastus:
See on põhiline NLP intervjuu küsimus, mida küsiti intervjuus. Loodusliku keele töötlemise selgitamiseks on saadaval mitu tegurit. Mõned peamised tegurid on toodud allpool:
- Vektorid ja kaalud : Google Wordi vektorid, TF-IDF pikkus, sortide dokumendid, sõnavektorid, TF-IDF.
- Teksti struktuur : nimega entiteedid, kõneosa sildistamine, lause pea tuvastamine.
- Tunnetuse analüüs : teadke sentimendi tunnuste, sentimentide jaoks saadaolevate üksuste, sentimentide ühise sõnastiku kohta.
- Teksti klassifikatsioon : õppe juhendamine, rongist väljumine, valideerimise komplekt arenduses, defineerimise testi komplekt, üksiku teksti omadus, LDA.
- Masinakeele lugemine : võimaliku olemi ekstraheerimine, seostamine üksuse, DBpedia, mõne raamatukoguga, näiteks Pikes või FRED.
Q5. Üks väga levinud terminoloogia, mida kasutatakse loomuliku õppeprotsessimise korral, mida nimetatakse TF-IDF-iks. Palun selgitage üksikasjalikult TFIDF-i mõistmist ja lisage mõni näide?
Vastus:
TF-IDF või tf-IDF tähistavad põhimõtteliselt konkreetse dokumendi mõnd kriitilist sagedust või pöördvõrdesagedust. TF-IDF-i kasutatakse põhimõtteliselt mõne märksõna tuvastamiseks kogu loomulikus keeles kirjutatud dokumendist. Peamiselt hõlmab see kriitilisest dokumendist teabe hankimist, kasutades mõne märksõna tuvastamiseks statistilisi numbrilisi andmeid ja mainides, kui oluline see sõna on mitme dokumendi kogumikus või kogumikus.
2. osa - NLP intervjuu küsimused (täpsemad)
Vaadakem nüüd NLP täpsemaid intervjuuküsimusi.
Q6. Looduslike keelte töötlemiseks on mitu sildistamist. Kõigi kõneosa sildistamise korral on sildistamine meie tööstuses üks populaarsemaid. Palun selgitage üksikasjalikult kõneosa (POS) sildistamist ja kuidas seda õigesti kasutada?
Vastus:
Osa kõnesildistajatest on väga huvitav ja kõige olulisem vahend looduskeele korrektseks töötlemiseks. See kõneosa sildistaja (POS) on tavaline tööriist või tarkvara, mis aitab lugeda mis tahes keeltest sõltumatut kriitilist teksti, seejärel määrata igale sõnale terve lause või mõne muu tarkvaras defineeritud märgistusloogika, näiteks omadussõna, kogu lause, tegusõna või nimisõna jne
Tavaliselt hoiab see mõnda konkreetset algoritmi, mis aitab märgistada termineid mõnda terminit. Sellel on mõned sordikategooriad, mis on keerulisemad, kui ülaltoodud kasulikkust määratleda. Ülaltoodud funktsionaalsus on POS-sildi üks põhilisi funktsioone.
Q7. Kuna analüüs on loomuliku keele töötlemise (NLP) üks kriitilisi nõudeid, võime NLP õigeks mõistmiseks järgida mitmeid analüüsimeetodeid. Kõigi nende vahel on üks peamisi analüüse, mida nimetatakse Pragmaatiliseks analüüsiks. Palun selgitage üksikasjalikumalt Pragmaatilise analüüsi kohta?
Vastus:
Pragmaatiline analüüs on üks NLPs määratletud kriitilisi analüüse. Peamiselt käsitletakse see teadmisi, mis kuuluvad välismaailma. See tähendab osa teadmistest, mis on mõne dokumendi jaoks juba välised või on juba päringud. Selline analüüs keskendub peamiselt mõne konkreetse sõna kriitilisele tõlgendamisele ja püüab mõista selle sõna tegelikku tähendust. Sellise analüüsi jaoks on vaja reaalainete teadmisi.
Liigume järgmiste NLP-intervjuu küsimuste juurde
Q8. Kuna NLP-d kasutati mitme keele arukaks töötlemiseks ja arvutisüsteemiga suhtlemiseks, mis põhineb korralikul keele mõistmisel, siis üks peamistest parsingutest, mida NLP tavaliselt kasutab, nimetas seda sõltuvuse parsimiseks. Palun selgitage üksikasjalikult sõltuvuse parsimise üksikasju koos õige selgitusega?
Vastus:
Sõltuvuse parsimist tuntakse tööstuses tegelikult kui süntaktilist parsimist. Ta täidab ühte NLP töötlemise kriitilisi ülesandeid, tuvastab või tunneb ära mõned laused ja määratleb mõnes lauses süntaktilise struktuuri õigesti mõistmiseks. Üks populaarsemaid süntaktilisi struktuure on parsimispuu, mille määratlemisel on kasutatud mõnda parsimisalgoritmi.
Q9. Üks NLP põhinõudeid on märksõna normaliseerimine. Märksõna nõuetekohase normaliseerimise käitlemiseks on tavaliselt kaks protsessi või tehnikat, millele järgneb NLP. Palun selgitage üksikasjalikult märksõna normaliseerimist ja seda, milliseid tehnikaid saab selle jaoks järgida.
Vastus:
See on intervjuus kõige küsitum NLP intervjuu küsimus. NLP-s on kaks peamist normaliseerimisprotsessi, mis aitavad märksõna normaliseerimisel. Need kaks protsessi on varrekujundus ja Lemmatiseerimine.
Q10. NLP-s on määratletud mõni klassifikatsioonimudel. Milliseid funktsioone saab NLP järgida klassifikatsioonimudeli täpsuse parandamiseks?
Vastus:
NLP järgneb mitmele klassifikatsioonile, selgitades seda allpool:
- Määratletud terminite loendamise sagedus.
- Iga lause vektori märkimine.
- Osa kõne (POS) sildistamisest.
- Grammatiline sõltuvus või mõni määratleb sõnastiku või raamatukogu.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend NLP intervjuu küsimuste ja vastuste loendisse, et kandidaat saaks hõlpsasti neid NLP intervjuu küsimusi lahendada. Selles postituses oleme uurinud populaarsemaid NLP intervjuu küsimusi, mida küsitakse sageli intervjuudes. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Üles küsige keermestamisega seotud intervjuu küsimusi
- Oracle Appsi intervjuu küsimused ja vastused
- OpenStacki intervjuu küsimused
- Kümme parimat arvutiarhitektuuri intervjuu küsimust