Introducere la întrebările și răspunsurile la interviu NLP
NLP reprezintă procesarea limbajului natural. Este una dintre marile planificări ale prelucrării multiple a limbajului prin utilizarea informaticii, a cunoștințelor inginerești, în special a cunoștințelor de inginerie informațională și a inteligenței artificiale puternice, care asigură o interacțiune adecvată între limbajele umane și sistemul informatic.
Acum, dacă sunteți în căutarea unui loc de muncă care are legătură cu PNL, atunci trebuie să vă pregătiți pentru întrebările de interviu NLP din 2019. Este adevărat că fiecare interviu este diferit în funcție de diferitele profiluri de muncă. Aici, am pregătit întrebările și răspunsurile importante ale interviului NLP, care vă vor ajuta să obțineți succes în interviu.
În acest articol despre întrebările de interviu NLP din 2019, vom prezenta cele mai importante și frecvente întrebări ale interviului NLP. Aceste întrebări sunt împărțite în două părți:
Partea 1 - Întrebări la interviu NLP (de bază)
Această primă parte acoperă întrebările și răspunsurile de bază ale interviului NLP
Q1. Explicați detalii despre limbajul de prelucrare naturală (PNL), care sunt în prezent unul dintre procesele cheie de învățare a limbajelor artificiale a fost început în industrie?
Răspuns:
Prelucrarea limbajelor naturale (NLP) este concepută pentru înțelegerea și analizarea automată a limbajelor naturale în mod automat și exportul de date sau, eventual, necesită informații din datele disponibile. NLP are un algoritm de definire care ajută în principal la învățarea mașinii. Acest tip de algoritm de învățare automată ajută de fapt la înțelegerea analizării unor limbi naturale.
Q2. Există câteva elemente comune comune ale procesării limbajului natural. Aceste elemente sunt foarte importante pentru înțelegerea corectă a PNL, puteți să vă explicați în același lucru în detalii cu un exemplu?
Răspuns:
Există o mulțime de componente care se folosesc în mod normal prin procesarea limbajului natural (NLP). Unele dintre componentele majore sunt explicate mai jos:
- Extragerea entității : identifică și extrage de fapt unele date critice din informațiile disponibile care ajută la segmentarea frazei furnizate la identificarea fiecărei entități. Poate ajuta la identificarea unui om că este fictiv sau real, același fel de identificare a realității pentru orice organizație, evenimente sau orice locație geografică etc.
- Analiza într-un mod sintactic: ajută în principal la menținerea ordonării corespunzătoare a cuvintelor disponibile.
- O analiză într-un mod programatic: Este unul dintre procesele cheie ale PNL. Acesta ajută la extragerea datelor din textul disponibil specific în limbi naturale.
Haideți să trecem la următoarele întrebări de interviu NLP
Q3. Explicați detalii despre zonele de soiuri disponibile în cazul procesării inteligente a limbajelor naturale, dacă știm că zonele cu impact sunt foarte mici, deoarece această prelucrare începe foarte recent?
Răspuns:
Prelucrarea limbajului natural (PNL) poate avea o implementare în diferite domenii ale mediului industrial actual. Unele dintre domeniile cheie explică mai jos:
- O analiză a fost făcută într-un mod semantic.
- Rezumați automat informațiile referitoare la limbajul natural.
- Textul clasificării soiurilor este scris în limbaj natural.
- Răspuns gata la unele întrebări comune
Putem oferi un exemplu esențial al vieții reale în care prelucrarea limbajului natural (PNL) a utilizat pe scară largă. Exemple sunt Google Assistance, IOS Siri sau Amazon ecou.
Q4. În cazul prelucrării limbajului natural, în mod normal am menționat o terminologie comună NLP și care leagă fiecare limbă cu aceeași terminologie în mod corespunzător. Vă rugăm să explicați în detalii despre această terminologie NLP cu un exemplu?
Răspuns:
Aceasta este întrebările de bază ale interviului NLP adresate într-un interviu. Există câțiva factori disponibili în cazul explicării procesării limbajului natural. Unii dintre factorii cheie sunt prezentați mai jos:
- Vectori și greutăți : vectori Google Word, lungimea TF-IDF, documente varietăți, vectori word, TF-IDF.
- Structura textului : entități denumite, etichetarea unei părți de vorbire, identificarea capului propoziției.
- Analiza sentimentului : cunoașteți trăsăturile sentimentului, entitățile disponibile pentru sentiment, dicționarul comun al sentimentului.
- Clasificarea textului : învățarea supraveghează, pornește un tren, set de validare în Dev, set de definire test, o caracteristică a textului individual, LDA.
- Citirea limbajului mașinii : extragerea entității posibile, conectarea cu o entitate individuală, DBpedia, unele biblioteci precum Pikes sau FRED.
Q5. Una din alta terminologia foarte frecventă folosită în cazul procesării învățării naturale, care se numește TF-IDF. Vă rugăm să explicați în detalii despre înțelegerea TFIDF în mod corespunzător și să veniți cu un exemplu?
Răspuns:
TF-IDF sau tf-IDF constituie practic o frecvență critică de termen sau o anumită frecvență inversă a unui document specific. TF-IDF folosește practic pentru identificarea unora dintre cuvintele cheie dintr-un întreg document scris în limbaj natural. Se implică în principal în preluarea informațiilor din documentul critic prin utilizarea unor date numerice statistice pentru identificarea unora dintre cuvintele cheie și menționarea cât de important este acel cuvânt specific în colecția mai multor documente sau în setul de colecții.
Partea 2 - Întrebări de interviu NLP (avansate)
Haideți să aruncăm o privire asupra întrebărilor avansate de interviu NLP.
Q6. Există mai multe etichetare care utilizează pentru procesarea limbajelor naturale. În toate acele etichete de vorbire (POS), etichetarea este una dintre cele mai populare din industria noastră. Vă rugăm să explicați în detalii despre etichetarea unei părți de vorbire (POS) și cum poate fi utilizată corect?
Răspuns:
O parte a vorbirii este un instrument foarte interesant și important pentru prelucrarea limbajului natural cu manieră corectă. Această parte a etichetării de vorbire (POS) este un instrument sau software normal care ajută la citirea unui text critic independent de orice limbă, apoi alocă o propoziție întreagă într-o vorbire pentru fiecare cuvânt sau o altă logică de tokenizare definită în software, cum ar fi adjectivul, verb sau substantiv etc.
Deține în mod normal un algoritm specific care ajută la etichetarea unora dintre termenii din întregul corp de text. Are câteva categorii de soiuri care sunt mai complexe decât cele definite mai sus. Funcționalitatea de definire de mai sus este una dintre caracteristicile foarte de bază ale etichetei POS.
Q7. Întrucât analiza este una dintre cerințele critice ale procesării limbajului natural (PNL), putem urma mai multe abordări de analiză pentru a înțelege corect PNL. Între toate acele analize cheie numită analiză pragmatică. Vă rugăm să explicați despre analiza pragmatică în detalii?
Răspuns:
O analiză pragmatică este una dintre analizele critice definite în PNL. Se ocupă în principal de anumite cunoștințe care aparțin lumii exterioare. Aceasta înseamnă o parte din cunoștințele care sunt întotdeauna externe pentru unele documente definite sau deja întrebări. Acest tip de analiză concentrează în principal interpretarea critică a unui cuvânt specific și încearcă să înțeleagă sensul real al acelui cuvânt. Pentru a face acest tip de analiză este foarte necesară cunoașterea din lumea reală.
Haideți să trecem la următoarele întrebări de interviu NLP
Q8. Din nou, ca NLP utilizat pentru procesarea mai multor limbi în mod inteligent și interacțiunea cu sistemul informatic bazat pe o înțelegere corectă a limbajului, una dintre analizele cheie utilizate în mod normal de NLP, a numit-o analiză de dependență. Vă rugăm să explicați despre analizarea dependenței în detalii cu explicații adecvate?
Răspuns:
Analizarea dependenței este de fapt cunoscută în industrie sub denumirea de analiză sintactică. Efectuează una dintre sarcinile critice ale procesării NLP, identificând sau recunoscând unele dintre propoziții și apoi alocând cele din unele definesc o structură sintactică pentru înțelegerea corectă. Una dintre cele mai populare structuri sintactice este arborele parsed define cu un algoritm de analiză.
Q9. Una dintre cerințele de bază ale NLP este normalizarea cuvintelor cheie. În mod normal, există două procese sau tehnici urmate de NLP pentru gestionarea normalizării corecte a cuvintelor cheie. Vă rugăm să explicați în detalii despre normalizarea cuvintelor cheie și ce tehnici pot fi urmate pentru aceeași.
Răspuns:
Aceasta este cea mai solicitată întrebare pentru interviu NLP într-un interviu. Există două procese cheie de normalizare în NLP, care ajută la normalizarea cuvintelor cheie. Aceste două procese sunt Stemming și Lemmatization.
Q10. Există unele modele de clasificare definite în NLP. Ce fel de caracteristici pot fi urmate de NLP pentru îmbunătățirea exactității modelului de clasificare?
Răspuns:
Există mai multe clasificări urmate de PNL, care explică aceleași mai jos:
- Frecventa de numărare a termenilor definiți.
- Notarea vectorului pentru fiecare propoziție.
- O parte a etichetării Speech (POS).
- Dependența gramaticală sau unii definesc dicționarul sau biblioteca.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid către lista de întrebări și răspunsuri la interviu NLP, astfel încât candidatul să poată împărți cu ușurință aceste întrebări de interviu NLP. Aici, în acest post, am studiat cele mai bune întrebări de interviu NLP, care sunt adesea puse în interviuri. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Înscrieți mai multe întrebări la interviu
- Oracle Apps Interview Întrebări și răspunsuri
- Întrebări pentru interviu OpenStack
- Top 10 întrebări de la interviu pentru arhitectura computerului