Введение в НЛП Интервью Вопросы и ответы
НЛП выступает за обработку естественного языка. Это один из основных планов многоязычной обработки с использованием компьютерных наук, инженерных знаний, особенно знаний в области информационных технологий, и сильного искусственного интеллекта, обеспечивающего надлежащее взаимодействие между человеческими языками и компьютерной системой.
Теперь, если вы ищете работу, связанную с НЛП, вам нужно подготовиться к Вопросам для интервью НЛП 2019 года. Это правда, что каждое собеседование отличается в зависимости от профилей работы. Здесь мы подготовили важные вопросы и ответы для интервью в НЛП, которые помогут вам добиться успеха в вашем интервью.
В этой статье 2019 NLP Interview Questions мы представим 10 наиболее важных и часто задаваемых вопросов NLP Interview. Эти вопросы делятся на две части:
Часть 1 - вопросы интервью НЛП (базовый уровень)
В этой первой части рассматриваются основные вопросы и ответы по интервью с НЛП.
Q1. Объясните подробно о языке Natural Processing Language (NLP), который в настоящее время является одним из ключевых процессов изучения искусственного языка в отрасли?
Ответ:
Обработка естественного языка (NLP) предназначена для автоматического понимания и анализа естественных языков и экспорта данных или возможного запроса информации из этих доступных данных. НЛП имеет некоторый алгоритм определения, который помогает в основном на машинном обучении. Этот вид алгоритма машинного обучения на самом деле помогает понять анализ некоторых естественных языков.
Q2. Там есть несколько различных общих элементов обработки естественного языка. Эти элементы очень важны для правильного понимания НЛП. Не могли бы вы объяснить это подробно на примере?
Ответ:
Там есть много компонентов, обычно используемых при обработке естественного языка (NLP). Некоторые из основных компонентов описаны ниже:
- Извлечение сущности : фактически идентифицирует и извлекает некоторые критические данные из имеющейся информации, которые помогают сегментировать предоставленное предложение по идентификации каждой сущности. Это может помочь в идентификации одного человека, который является вымышленным или реальным, идентичным идентификатором реальности для любой организации, событий или любого географического местоположения и т. Д.
- Синтаксический анализ: он в основном помогает правильно упорядочить доступные слова.
- Анализ программным способом: это один из ключевых процессов НЛП. Это помогает для извлечения данных из специально доступного текста на естественных языках.
Давайте перейдем к следующим вопросам интервью НЛП
Q3. Объясните детали об областях разновидностей, доступных в случае обработки естественных языков, умно ли мы знаем, что затронутые области очень малы, поскольку эта обработка начинается совсем недавно?
Ответ:
Обработка естественного языка (NLP) может иметь реализацию в различных областях текущей отраслевой среды. Некоторые из ключевых областей объясняются ниже:
- Анализ был сделан семантическим способом.
- Обобщать информацию на естественном языке автоматически.
- Классификация разновидностей текста написана на естественном языке.
- Готов ответить на некоторые распространенные вопросы
Мы можем привести несколько ключевых примеров из реальной жизни, где обработка естественного языка (NLP) широко используется. Примерами являются Google Assistance, IOS Siri или Amazon эхо.
Q4. В случае обработки естественного языка мы обычно упоминали одну общую терминологию НЛП и правильно связывали каждый язык с одной и той же терминологией. Пожалуйста, объясните подробно об этой терминологии НЛП на примере?
Ответ:
Это основные вопросы интервью НЛП, задаваемые в интервью. Есть несколько факторов, доступных для объяснения обработки естественного языка. Некоторые из ключевых факторов приведены ниже:
- Векторы и веса : векторы Google Word, длина TF-IDF, разновидности документов, векторы слов, TF-IDF.
- Структура текста : Именованные объекты, маркировка части речи, идентификация заголовка предложения.
- Анализ настроений : знать об особенностях настроения, сущностях, доступных для настроения, общеупотребительном словаре настроения.
- Классификация текста : контроль обучения, отправка поезда, набор проверки в Dev, набор определения теста, особенность отдельного текста, LDA.
- Чтение машинного языка : извлечение возможного объекта, связывание с отдельным объектом, DBpedia, некоторыми библиотеками, такими как Pikes или FRED.
Q5. Еще одна очень распространенная терминология, используемая в случае естественной обработки обучения, которая называется TF-IDF. Пожалуйста, подробно объясните, как правильно понимать TFIDF, и приведите пример.
Ответ:
TF-IDF или tf-IDF в основном обозначают некоторую критическую частоту термина или некоторую обратную частоту конкретного документа. TF-IDF в основном используется для идентификации некоторых ключевых слов из всего документа, написанного на естественном языке. В основном это связано с извлечением информации из критического документа с использованием некоторых статистических числовых данных для определения некоторых ключевых слов и упоминания, насколько важно это слово, особенно в наборе нескольких документов или в наборе собраний.
Часть 2 - Вопросы интервью НЛП (продвинутый уровень)
Давайте теперь посмотрим на расширенные вопросы интервью НЛП.
Q6. Есть несколько тегов, используемых для обработки естественных языков. Во всех этих тегах часть речи (POS), тегирование является одним из популярных в нашей отрасли. Пожалуйста, объясните подробно о тегах части речи (POS), и как это можно использовать правильно?
Ответ:
Часть речевого тегера является очень интересным и наиболее важным инструментом для правильной обработки естественного языка. Эта метка части речи (POS) является обычным инструментом или программным обеспечением, которое помогает читать некоторый критический текст независимо от каких-либо языков, а затем назначать целое предложение в части речи для каждого слова или какой-либо другой логики токенизации, определенной в программном обеспечении, такой как прилагательное, глагол или существительное и т. д.
Обычно он содержит какой-то определенный алгоритм, который помогает пометить некоторые термины во всем тексте. Он имеет несколько категорий сортов, которые являются более сложными, чем определенная выше полезность. Вышеуказанная функциональность является одной из самых основных функций POS-тега.
Q7. Поскольку анализ является одним из важнейших требований обработки естественного языка (НЛП), мы можем следовать нескольким подходам анализа для правильного понимания НЛП. Между всеми этими один из ключевых анализ называется Прагматический анализ. Пожалуйста, объясните о прагматическом анализе в деталях?
Ответ:
Прагматический анализ является одним из критических анализов в НЛП. Это в основном обработка некоторых знаний, принадлежащих внешнему миру. Это означает, что некоторые знания всегда являются внешними для некоторых определенных документов или уже запросов. Этот вид анализа в основном концентрирует критическую интерпретацию какого-либо конкретного слова и пытается понять действительное значение этого слова. Для проведения такого анализа необходимы знания реального мира.
Давайте перейдем к следующим вопросам интервью НЛП
Q8. Опять же, поскольку NLP используется для умной обработки нескольких языков и взаимодействия с компьютерной системой на основе правильного понимания языка, один из ключевых разборов, обычно используемых NLP, он называется анализом зависимостей. Пожалуйста, объясните подробнее о разборе зависимостей с помощью правильного объяснения.
Ответ:
Синтаксический анализ зависимостей фактически известен в отрасли как синтаксический анализ. Он выполняет одну из важнейших задач обработки НЛП, он идентифицирует или распознает некоторые предложения, а затем назначает те из них, которые определяют синтаксическую структуру для правильного понимания. Одной из популярных синтаксических структур является синтаксический анализ дерева с некоторым алгоритмом синтаксического анализа.
Q9. Одним из основных требований НЛП является нормализация ключевых слов. Обычно есть два процесса или метода, которым следует НЛП для обработки правильной нормализации ключевых слов. Пожалуйста, объясните подробно о нормализации ключевых слов и какие методы могут быть использованы для того же.
Ответ:
Это наиболее часто задаваемый вопрос интервью НЛП в интервью. В НЛП есть два ключевых процесса нормализации, которые помогают нормализовать ключевые слова. Этими двумя процессами являются Стемминг и Лемматизация.
В10. Там есть некоторая классификационная модель, определенная в НЛП. За какими характеристиками может следовать НЛП для повышения точности в модели классификации?
Ответ:
Есть несколько классификаций, которым следует НЛП, объясняя то же самое ниже:
- Подсчет частоты определения терминов.
- Обозначение вектора для каждого предложения.
- Часть Речи (POS) маркировки.
- Грамматическая зависимость или некоторые определяют словарь или библиотеку.
Рекомендуемая статья
Это было руководство к списку вопросов и ответов об интервью НЛП, чтобы кандидат мог легко разобрать эти вопросы об интервью НЛП. Здесь, в этом посте, мы изучили лучшие вопросы интервью НЛП, которые часто задают в интервью. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Top Ask Threading Интервью Вопросы
- Oracle Apps Interview Вопросы и ответы
- OpenStack Интервью Вопросы
- 10 вопросов о компьютерной архитектуре