Вступ до запитань та відповідей щодо інтерв'ю NLP
NLP означає «Обробка природних мов». Це одне з великих планів багатокористувацької обробки за допомогою використання інформатики, інженерних знань, особливо знань з інженерної інженерії та сильного штучного інтелекту, які забезпечують належну взаємодію між людськими мовами та комп'ютерною системою.
Тепер, якщо ви шукаєте роботу, пов’язану з NLP, тоді вам потрібно підготуватися до запитань щодо співбесіди в NLP-2019. Це правда, що кожне інтерв'ю відрізняється за різними профілями роботи. Тут ми підготували важливі питання та відповіді щодо інтерв'ю NLP, які допоможуть вам досягти успіху в інтерв'ю.
У цій статті про питання інтерв'ю NLP в 2019 році ми представимо 10 найважливіших і найчастіше заданих питань щодо інтерв'ю NLP. Ці питання поділяються на дві частини:
Частина 1 - Питання щодо інтерв'ю NLP (основні)
Ця перша частина охоплює основні запитання та відповіді щодо інтерв'ю NLP
Q1. Поясніть детально про мову природного оброблення (НЛП), яка є одним із ключових процесів вивчення штучної мови в галузі?
Відповідь:
Обробка природних мов (NLP) призначена для розуміння та аналізу природних мов автоматичним способом та експорту даних, або можливо вимагати інформації з цих доступних даних. NLP має певний алгоритм визначення, який допомагає головним чином у машинному навчанні. Цей різновид алгоритму машинного навчання насправді допомагає зрозуміти аналіз деяких природних мов.
Q2. Існує декілька різних загальних елементів обробки природних мов. Ці елементи дуже важливі для правильного розуміння НЛП, чи можете ви пояснити це детально на прикладі?
Відповідь:
Існує багато компонентів, які зазвичай використовуються шляхом обробки природних мов (NLP). Деякі основні компоненти пояснюються нижче:
- Вилучення сутності : Це фактично виявлення та вилучення деяких критичних даних із доступної інформації, які допомагають сегментувати подане речення щодо ідентифікації кожної сутності. Це може допомогти визначити одного людини, що це вигадана чи реальна, однакова ідентифікація реальності для будь-якої організації, подій чи будь-якого географічного положення тощо.
- Аналіз синтаксичним способом: він головним чином допомагає правильно підтримувати впорядкованість наявних слів.
- Аналіз програмно: Це один з ключових процесів НЛП. Це допомагає витягувати дані із спеціально доступного тексту природними мовами.
Перейдемо до наступних питань щодо інтерв'ю NLP
Q3. Поясніть подробиці щодо областей сортів, які доступні у випадку розумної обробки природних мов, чи знаємо ми, що території, на які впливає, дуже малі, оскільки ця обробка починається зовсім недавно?
Відповідь:
Обробка природних мов (NLP) може мати реалізацію в різних областях сучасного галузевого середовища. Нижче пояснюються деякі ключові сфери:
- Аналіз робився семантично.
- Узагальнюйте природну інформацію автоматично.
- Класифікація тексту сортів написана природною мовою.
- Готова відповідь на деякі поширені запитання
Ми можемо навести кілька ключових прикладів реального життя, де обробка природних мов широко використовується. Приклади - Google Assistance, IOS Siri або Amazon echo.
Q4. Що стосується обробки природних мов, ми зазвичай згадували одну загальну термінологію НЛП і зв’язували кожну мову з тією ж термінологією належним чином. Будь ласка, поясніть детально цю термінологію NLP на прикладі?
Відповідь:
Це основні питання щодо інтерв'ю NLP, задані в інтерв'ю. У випадку пояснення обробки природних мов є декілька факторів. Нижче наведено деякі ключові фактори:
- Вектори та ваги : Вектори Google Word, довжина TF-IDF, документи на сорти, слова вектори, TF-IDF.
- Структура тексту : Названі сутності, позначення частини мови, ідентифікація голови речення.
- Аналіз настроїв : знати про особливості настроїв, сутності, доступні для настроїв, загальний словник настроїв.
- Класифікація тексту : Контроль за навчанням, відправлення поїзда, набір валідації в Dev, Набір тесту на визначення, особливість індивідуального тексту, LDA.
- Читання машинної мови : вилучення можливої сутності, зв'язок з окремою сутністю, DBpedia, деякими бібліотеками, такими як Pikes або FRED.
Q5. Ще одна дуже поширена термінологія, яка використовується у випадку природного навчання, що називається TF-IDF. Будь ласка, поясніть детально про розуміння TFIDF належним чином і подайте якийсь приклад?
Відповідь:
TF-IDF або tf-IDF в основному позначається для критичної частоти терміну або деякої зворотної частоти конкретного документа. TF-IDF в основному використовується для ідентифікації деяких ключових слів у цілому документі, написаному природною мовою. Він головним чином бере участь у отриманні інформації з критичного документа, використовуючи статистичні числові дані для ідентифікації деяких ключових слів і згадуючи, наскільки важливим є це слово конкретно в зборі декількох документів або в наборі колекцій.
Частина 2 - Питання щодо інтерв'ю NLP (розширено)
Давайте тепер подивимось на передові питання щодо інтерв'ю NLP.
Q6. Існує кілька тегів, які використовуються для обробки природних мов. У всіх тих, хто позначає частину мови (POS), тег є одним із популярних у нашій галузі. Будь ласка, поясніть детально про тегування частини мови (POS) та як її правильно використовувати?
Відповідь:
Частина мовлення тегерів - це дуже цікавий і найважливіший інструмент для належної обробки натуральної мови. Ця частина мовлення (POS) - це звичайний інструмент або програмне забезпечення, яке допомагає читати критичний текст незалежно від будь-яких мов, а потім призначати ціле речення частиною мови для кожного слова чи якусь іншу логіку лексеми, що визначається в програмному забезпеченні, наприклад прикметник, дієслово чи іменник тощо.
Зазвичай утримується певний алгоритм, який допомагає позначити деякі терміни у всьому текстовому тексті. Він має кілька різновидів категорій, які складніші, ніж визначено вище корисністю. Наведене вище функціональне визначення є однією з найважливіших особливостей тегу POS.
Q7. Оскільки аналіз є однією з найважливіших вимог обробки природних мов (NLP), ми можемо дотримуватися кількох підходів до аналізу правильного розуміння НЛП. Між усіма цими ключовими аналіз називається Прагматичний аналіз. Будь ласка, поясніть детально про прагматичний аналіз?
Відповідь:
Прагматичний аналіз є одним із критичних аналізів, визначених у НЛП. Це в основному обробка деяких знань, які належать до зовнішнього світу. Це означає, що деякі знання, які завжди є зовнішніми для деяких визначених документів або вже запитів. Цей вид аналізу в основному концентрує критичне тлумачення якогось конкретного слова і намагається зрозуміти власне значення цього слова. Для проведення подібного аналізу дуже потрібні знання в реальному світі.
Перейдемо до наступних питань щодо інтерв'ю NLP
Q8. Знову ж, як NLP використовувався для інтелектуальної обробки декількох мов та взаємодії з комп'ютерною системою на основі правильного розуміння мови, один з ключових синтаксичних розбору, який зазвичай використовується НЛП, він називав розбором залежності. Будь ласка, поясніть детально про розбір залежності з належним поясненням?
Відповідь:
Синтаксичний синтаксичний аналіз в галузі відомий як синтаксичний аналіз. Це виконує одне з найважливіших завдань обробки НЛП, ідентифікує або розпізнає деякі речення, а потім призначає ті, які в деяких визначають синтаксичну структуру для правильного розуміння. Однією з популярних синтаксичних структур є розбір визначення дерева за допомогою деякого алгоритму розбору.
Q9. Однією з найголовніших вимог NLP є нормалізація ключових слів. Зазвичай використовується два процеси або методи, якими керується NLP для правильної нормалізації ключових слів. Будь-ласка, поясніть детально про нормалізацію ключових слів та про те, яких методів можна дотримуватися.
Відповідь:
Це найпоширеніше запитання щодо інтерв'ю NLP в інтерв'ю. У НЛП є два ключові процеси нормалізації, які допомагають нормалізувати ключові слова. Ці два процеси: «Стермінг» та «лематизація».
Q10. У NLP є визначена модель класифікації. Яких особливостей може дотримуватися NLP для підвищення точності в моделі класифікації?
Відповідь:
Є кілька класифікацій, за якими слідує NLP, пояснюючи те саме нижче:
- Частота підрахунку визначень термінів.
- Позначення вектора для кожного речення.
- Частина тегів мови (POS).
- Граматична залежність чи певна визначеність словника чи бібліотеки.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом до списку питань та відповідей щодо інтерв'ю NLP, щоб кандидат міг легко розбити ці запитання щодо інтерв'ю NLP. Тут, у цій публікації, ми вивчили топ питання щодо інтерв'ю NLP, які часто задаються в інтерв'ю. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Топ Запитання теми інтерв'ю
- Питання та відповіді щодо інтерв'ю Oracle Apps
- Питання для інтерв'ю OpenStack
- Топ 10 питань інтерв'ю з архітектурою комп’ютера