Bevezetés az NLP interjúkérdéseire és kérdéseire

Az NLP a természetes nyelv feldolgozása. Ez a többnyelvű feldolgozás egyik nagy terve, melynek során a számítógépes tudományt, a mérnöki ismereteket, különösen az információmérnöki ismereteket és az erős mesterséges intelligenciát használják, amelyek biztosítják az emberi nyelvek és a számítógépes rendszer közötti megfelelő interakciót.

Most, ha olyan munkát keres, amely az NLP-vel kapcsolatos, akkor fel kell készülnie a 2019. évi NLP interjúkérdésekre. Igaz, hogy az interjúk különbözőek a munkakörök szerint. Itt készítettük el a fontos NLP interjúkérdéseket és válaszokat, amelyek elősegítik az interjú sikerét.

Ebben az 2019. évi NLP interjúkérdések cikkben bemutatjuk a 10 legfontosabb és leggyakrabban feltett NLP interjú kérdést. Ezeket a kérdéseket két részre osztják:

1. rész - NLP interjúkérdések (alapvető)

Ez az első rész az NLP interjúkérdéseire és válaszaira vonatkozik

Q1. Magyarázza meg részletesebben a természetes feldolgozási nyelvet (NLP), amely jelenleg az egyik legfontosabb mesterséges nyelvtanulási folyamat az iparban?

Válasz:
A természetes nyelv feldolgozását (NLP) arra tervezték, hogy automatikusan megértse és elemezze a természetes nyelveket, és exportálja az adatokat, vagy esetlegesen kérjen információkat ezekből a rendelkezésre álló adatokból. Az NLP rendelkezik néhány meghatározó algoritmussal, amely elsősorban a gépi tanuláshoz segít. Ez a fajta gépi tanulási algoritmus valóban elősegíti a természetes nyelvek elemzésének megértését.

Q2. A természetes nyelvfeldolgozás néhány különös elemét megismerheti. Ezek az elemek nagyon fontosak az NLP megfelelő megértéséhez. Kérem, magyarázzák ezeket részletesebben egy példával?

Válasz:
Nagyon sok olyan elem van, amelyet általában a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) használ. A főbb elemek néhányát az alábbiakban ismertetjük:

  • Entitás kibontása : A rendelkezésre álló információkból ténylegesen meghatározza és kinyer bizonyos kritikus adatokat, amelyek elősegítik a megadott mondat szegmentálását az egyes entitások azonosításakor. Segíthet azonosítani egy ember, hogy ez kitalált vagy valós, ugyanolyan típusú valóság azonosítás bármely szervezet, esemény, vagy földrajzi hely stb.
  • Az elemzés szintaktikai módon: elsősorban a rendelkezésre álló szavak megfelelő rendezésének fenntartásában segít.
  • Programozási elemzés: Ez az NLP egyik kulcsfontosságú folyamata. Segít az adatok kinyerésében a kifejezetten a természetes nyelveken elérhető szövegből.

Térjünk át a következő NLP interjúkérdésekhez

Q3. Magyarázza el a természetes nyelvek intelligens feldolgozása esetén elérhető fajtájú területek részleteit, vajon tudjuk-e, hogy az érintett területek nagyon kicsik, mivel ez a feldolgozás nemrég kezdődött meg?

Válasz:
A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) a jelenlegi ipari környezet számos területén megvalósítható. Néhány kulcsterület az alábbiakban magyarázható:

  • Az elemzést szemantikai módon végezték el.
  • Összegezze a természetes nyelvi információkat automatikusan.
  • A fajták osztályozása szöveget természetes nyelven írják.
  • Készen áll a válasz néhány gyakori kérdésre

Adhatunk néhány kulcsfontosságú példát a valós életre, ahol a természetes nyelvfeldolgozást (NLP) széles körben használják. Példa erre a Google Assistance, az IOS Siri vagy az Amazon echo.

Q4. A természetes nyelv feldolgozása esetén általában egy közös terminológiát említünk, az NLP-t, és minden nyelvet azonos terminológiával kötik. Kérjük, magyarázza meg részletesen az NLP terminológiáját egy példával?

Válasz:
Ez az interjú során feltett alapvető NLP interjúkérdések. Számos tényező áll rendelkezésre a természetes nyelvfeldolgozás magyarázatához. Néhány kulcsfontosságú tényező az alábbiakban található:

  • Vektorok és súlyok : Google Word vektorok, TF-IDF hossza, fajták dokumentumai, szó vektorok, TF-IDF.
  • A szöveg felépítése : Nevezett entitások, a beszéd egy részének megcímkézése, a mondat fejének azonosítása.
  • Szentiment elemzése : Ismerje meg a hangulat jellemzőit, az érzelmekhez elérhető entitásokat, a szentiment közös szótárát.
  • Szöveg osztályozása : Felügyeleti tanulás, vonat indítása, érvényesítési sorozat fejlesztése, definiálási teszt halmaza, az egyedi szöveg jellemzője, LDA.
  • Gépi nyelv olvasása : A lehetséges entitás kibontása, összekapcsolás egy egyedi entitásmal, DBpedia, néhány könyvtár, például Pikes vagy FRED.

Q5. Egy másik, a természetes tanulás feldolgozása során használt nagyon gyakori terminológia, azaz TF-IDF. Kérjük, részletezze a TFIDF megfelelő megértését, és mellékeljen néhány példát?

Válasz:
A TF-IDF vagy tf-IDF alapvetően az adott dokumentum valamilyen kritikus frekvenciája vagy valamilyen inverz frekvenciája. A TF-IDF alapvetõen a természetes nyelven írt teljes dokumentum néhány kulcsszójának azonosítására szolgál. Elsősorban az, hogy információt szerezzen a kritikus dokumentumból, statisztikai numerikus adatok felhasználásával, néhány kulcsszó azonosításához, és megemlítse, hogy mennyire fontos ez a szó kifejezetten több dokumentum gyűjtésében vagy a gyűjteményekben.

2. rész - NLP interjúkérdések (haladó)

Vessen egy pillantást a fejlett NLP interjúkérdésekre.

Q6. Számos címkézés használatos a természetes nyelvek feldolgozásához. A beszéd egy részének (POS) címkézésében az iparágban a legnépszerűbbek a címkézés. Kérjük, részletezze a beszéd egy részének (POS) címkézését és annak megfelelő használatát.

Válasz:
A beszédcímke egy része nagyon érdekes és legfontosabb eszköz a természetes nyelv megfelelő feldolgozására. A beszéd ez a része (POS) egy normál eszköz vagy szoftver, amely segít bizonyos nyelvektől független kritikus szöveg elolvasásában, majd a beszéd egy részében a teljes mondatot hozzárendelheti minden szóhoz vagy más, a szoftverben megadott tokenizálási logikához, például melléknévhez., ige vagy főnév stb.

Általában tartalmaz egy speciális algoritmust, amely segít egyes kifejezések megjelölésében a teljes szövegrészben. Van néhány fajtakategória, amelyek összetettebbek, mint a fentiekben meghatározott hasznosság. A fent definiált funkcionalitás a POS-címke egyik legalapvetőbb tulajdonsága.

Q7. Mivel az elemzés a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) egyik kritikus követelménye, számos elemzési megközelítést követhetünk az NLP megfelelő megértése érdekében. Mindegyik között a kulcsfontosságú elemzés, amelyet Pragmatikus elemzésnek hívnak. Kérjük, részletezze a gyakorlati elemzést?

Válasz:
A gyakorlati elemzés az egyik kritikus elemzés, amelyet az NLP meghatároz. Elsősorban a külvilághoz tartozó tudás kezelésére szolgál. Ez azt jelenti, hogy az ismeretek egy része mindig külső, és egyes dokumentumokhoz definiáltak vagy már vannak lekérdezések. Ez a fajta elemzés elsősorban egy adott szó kritikai értelmezésére összpontosít, és megpróbálja megérteni a szó valódi jelentését. Az ilyen típusú elemzéshez valódi ismeretekre van szükség.

Térjünk át a következő NLP interjúkérdésekhez

Q8. Mivel az NLP a több nyelv intelligens feldolgozására és a megfelelő nyelvi megértésen alapuló számítógépes rendszerrel való kölcsönhatásra szolgált, az egyik kulcsfontosságú elemzés az NLP által általában használt függvényelemzés. Kérjük, részletezze a függőség elemzését a megfelelő magyarázattal?

Válasz:
A függőségi elemzést az iparban valójában szintaktikai elemzésnek nevezik. Végezi az NLP feldolgozás egyik kritikus feladatát, azonosítja vagy felismeri néhány mondatot, majd azokat hozzárendelve meghatározza a szintaktikai struktúrát a megfelelő megértéshez. Az egyik népszerű szintaktikai struktúra az elemzett fadefiníció néhány elemző algoritmussal.

Q9. Az NLP egyik alapvető követelménye a kulcsszó normalizálása. Általában két eljárás vagy technika van, amelyeket az NLP követ a kulcsszó megfelelő normalizálásának kezelésére. Kérjük, magyarázza el részletesen a kulcsszó normalizálását és azt, hogy mely technikák követhetők ehhez.

Válasz:
Ez egy interjúban a leggyakrabban feltett NLP interjúkérdés. Az NLP-ben két kulcsfontosságú normalizálási folyamat van, amelyek segítenek a kulcsszó normalizálásában. Ez a két folyamat a szárítás és a lemmatizálás.

Q10. Van néhány osztályozási modell, amelyet az NLP meghatároz. Milyen tulajdonságokat követhet az NLP az osztályozási modell pontosságának javítása érdekében?

Válasz:
Számos osztályozást követ, amelyet az NLP követ, az alábbiakat magyarázva:

  • A meghatározott kifejezések számlálási gyakorisága.
  • A vektor megjelölése minden mondathoz.
  • A beszéd (POS) címkézésének része.
  • Gramatikai függőség vagy valamelyik meghatározza a szótárt vagy a könyvtárat.

Ajánlott cikk

Ez egy útmutató az NLP interjúkérdések és válaszok listájához, így a jelölt könnyen meg tudja oldani ezeket az NLP interjúkérdéseket. Itt, ebben a bejegyzésben megvizsgáltuk az NLP interjúk során feltett legfontosabb kérdéseket, amelyeket gyakran feltenek az interjúk során. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -

  1. A legfontosabb kérdés a menetes interjú kérdéseiről
  2. Az Oracle Apps interjúval kapcsolatos kérdései és válaszai
  3. OpenStack interjúkérdések
  4. A 10 legnépszerűbb számítógépes architektúra kérdés

Kategória:

Vállalkozói fejlesztés