Johdanto NLP: n haastatteluun liittyviin kysymyksiin ja vastauksiin
NLP tarkoittaa luonnollista kielenkäsittelyä. Se on yksi monien kielten prosessoinnin suuri suunnittelu, jossa hyödynnetään tietotekniikkaa, tekniikan osaamista, erityisesti tietotekniikan osaamista ja vahvaa tekoälyä, jotka varmistavat ihmisten kielten ja tietokonejärjestelmien asianmukaisen vuorovaikutuksen.
Nyt, jos etsit NLP: hen liittyvää työtä, sinun on varauduttava 2019 NLP: n haastattelukysymyksiin. On totta, että jokainen haastattelu on erilainen työprofiilien mukaan. Täällä olemme laatineet tärkeät NLP-haastatteluun liittyvät kysymykset ja vastaukset, jotka auttavat sinua menestymään haastattelussa.
Tässä 2019 NLP -haastattelukysymyksiä käsittelevässä artikkelissa esitetään 10 tärkeintä ja usein kysyttyä NLP-haastattelua koskevaa kysymystä. Nämä kysymykset on jaettu kahteen osaan, jotka ovat seuraavat:
Osa 1 - NLP: n haastattelukysymykset (perus)
Tämä ensimmäinen osa kattaa NLP: n perushaastattelukysymykset ja -vastaukset
Q1. Selitä yksityiskohtaisesti luonnollisen prosessoinnin kielestä (NLP), jotka ovat tällä hetkellä yksi keskeisimmistä keinotekoisista kieltenoppimisprosesseista, on aloitettu teollisuudessa?
Vastaus:
Luonnollisen kielen käsittely (NLP) on suunniteltu luonnollisten kielten automaattiseen ymmärtämiseen ja analysointiin sekä tietojen viemiseen tai mahdollisesti vaatimaan tietoja käytettävissä olevista tiedoista. NLP: llä on jokin määrittelevä algoritmi, joka auttaa pääasiassa koneoppimisessa. Tällainen koneoppimisalgoritmi todella auttaa ymmärtämään joidenkin luonnollisten kielten analysointia.
Q2. Luonnollisessa kielenkäsittelyssä on joitain erilaisia yleisiä elementtejä. Nämä elementit ovat erittäin tärkeitä NLP: n ymmärtämiseksi oikein. Voitteko selittää sen yksityiskohtaisesti esimerkillä?
Vastaus:
Luonnollisella kielenkäsittelyllä (NLP) normaalisti käyttäviä komponentteja on paljon. Joitakin tärkeimmistä komponenteista selitetään alla:
- Entiteetin purkaminen : Se todella identifioi ja erottaa joitain kriittisiä tietoja saatavilla olevista tiedoista, jotka auttavat segmentoimaan annettua lausetta kunkin yksikön tunnistamisessa. Se voi auttaa tunnistamaan yhden ihmisen, että se on kuvitteellinen tai todellinen, samanlainen todellisuuden tunnistaminen mihin tahansa organisaatioon, tapahtumiin tai maantieteelliseen sijaintiin jne.
- Analyysi syntaktisella tavalla: se auttaa pääasiassa pitämään käytettävissä olevat sanat oikein järjestyksessä.
- Ohjelman mukainen analyysi: Se on yksi NLP: n pääprosesseista. Se auttaa tietojen poimintaan luonnollisilla kielillä saatavilla olevasta tekstistä.
Siirrytään seuraavaan NLP: n haastattelukysymykseen
Q3. Selitä saatavissa olevat lajikealueet, jos prosessoidaan luonnollisia kieliä älykkäästi. Tiedämmekö, että vaikutusalueet ovat hyvin pieniä, koska tämä käsittely alkaa vasta äskettäin?
Vastaus:
Luonnollisella kielenkäsittelyllä (NLP) voi olla käyttöönotto nykyisen teollisuusympäristön eri alueilla. Joitakin avainalueita selitetään alla:
- Analyysi tehtiin semanttisella tavalla.
- Tiivistä luonnollisen kielen tiedot automaattisesti.
- Lajikkeiden luokittelu teksti on kirjoitettu luonnollisella kielellä.
- Valmiita vastauksia joihinkin yleisiin kysymyksiin
Voimme antaa joitain keskeisiä esimerkkejä tosielämästä, jossa luonnollinen kielenkäsittely (NLP) käytti laajasti. Esimerkkejä ovat Google Assistance, IOS Siri tai Amazon echo.
Q4. Luonnollisen kielen prosessoinnin yhteydessä mainitsimme yleensä yhden yhteisen terminologian NLP ja jokaisen kielen sitovan samalla terminologialla oikein. Selitä yksityiskohtaisesti tästä NLP-terminologiasta esimerkillä?
Vastaus:
Tämä on perushaastattelussa esitetyt NLP-haastattelukysymykset. Luonnollisen kielen käsittelyn selittämiseksi on käytettävissä useita tekijöitä. Joitakin tärkeimmistä tekijöistä on annettu alla:
- Vektorit ja painot : Google Word -vektorit, TF-IDF: n pituus, lajitteluasiakirjat, sanavektorit, TF-IDF.
- Tekstin rakenne : Nimetyt entiteetit, puheen osan merkitseminen, lauseen pää tunnistaminen.
- Tunteiden analyysi : Tunne tunteen ominaisuuksista, tunteelle käytettävissä olevista yksiköistä, tunteen yhteinen sanakirja.
- Tekstin luokittelu : Oppiminen ohjaa, lähtee juna, validointijoukko Dev: ssä, määrittele testi-testi, yksittäisen tekstin ominaisuus, LDA.
- Konekielen lukeminen : Mahdollisen entiteetin purkaminen, linkittäminen yksittäiseen kokonaisuuteen, DBpediaan, joihinkin kirjastoihin, kuten Pikes tai FRED.
Q5. Toinen hyvin yleinen terminologia, jota käytetään luonnollisessa oppimisen prosessoinnissa, jota kutsutaan TF-IDF: ksi. Selitä yksityiskohtaisesti TFIDF: n ymmärtäminen oikein ja ota mukaan esimerkki?
Vastaus:
TF-IDF tai tf-IDF on periaatteessa jonkin tietyn asiakirjan kriittinen aikaväli taajuus tai jokin käänteinen taajuus. TF-IDF käytännössä käyttää joidenkin avainsanojen tunnistamiseen luonnollisella kielellä kirjoitetusta koko asiakirjasta. Se liittyy pääasiassa tiedon hakemiseen kriittisestä asiakirjasta käyttämällä joitain tilastollisia numeerisia tietoja joidenkin avainsanojen tunnistamiseen ja mainitsemalla, kuinka tärkeä kyseinen sana on nimenomaan useiden asiakirjojen kokoelmassa tai kokoelmien ryhmässä.
Osa 2 - NLP: n haastattelukysymykset (Advanced)
Katsokaamme nyt edistyneitä NLP-haastattelukysymyksiä.
Q6. Luonnollisten kielten käsittelyyn käytetään useita merkintöjä. Kaikissa niissä, jotka merkitsevät osan puhetta (POS), merkitseminen on yksi alamme suosituimmista. Selitä yksityiskohtaisesti osan puhemerkinnöistä (POS) ja kuinka sitä voidaan käyttää oikein?
Vastaus:
Osa puhetunnisteista on erittäin mielenkiintoinen ja tärkein työkalu luonnollisen kielen käsittelemiseen asianmukaisella tavalla. Tämä puheosamerkintä (POS) on normaali työkalu tai ohjelmisto, joka auttaa lukemaan kriittistä tekstiä, joka on riippumaton kielistä, määrittelemään sitten koko lause osan puheesta jokaiselle sanalle tai jollekin muulle ohjelmistossa määritetylle tokenointilogiikalle, kuten adjektiiville, verbi tai substantiivi jne.
Siinä on yleensä jokin erityinen algoritmi, joka auttaa merkitsemään joitain termejä koko tekstikehykseen. Sillä on joitain lajikeryhmiä, jotka ovat monimutkaisempia kuin edellä määritelty hyödyllisyys. Edellä määritelty toiminnallisuus on yksi POS-tunnisteen perusominaisuuksista.
Q7. Koska analyysi on yksi luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) kriittisistä vaatimuksista, voimme seurata useita analyysimenetelmiä ymmärtääksesi NLP: tä oikein. Kaikkien näiden välillä on yksi avaintutkimus, jota kutsutaan käytännölliseksi analyysiin. Selitä yksityiskohtaisesti käytännön analyysista?
Vastaus:
Pragmaattinen analyysi on yksi NLP: n määrittelemistä kriittisistä analyyseistä. Se käsittelee pääasiassa tietämystä, joka kuuluu ulkomaailmaan. Tämä tarkoittaa osaa tiedosta, joka on aina ulkopuolista joillekin määritteleville asiakirjoille tai jo kyselyille. Tällainen analyysi keskittyy pääasiassa jonkin tietyn sanan kriittiseen tulkintaan ja yrittää ymmärtää sanan todellista merkitystä. Tällaisen analyysin suorittaminen vaatii todella reaalimaailman tietoa.
Siirrytään seuraavaan NLP: n haastattelukysymykseen
Q8. Kun taas NLP: tä käytettiin useiden kielten käsittelyyn älykkäästi ja vuorovaikutuksessa tietokonejärjestelmän kanssa asianmukaisen kielen ymmärtämisen perusteella, yksi keskeisistä jäsennyksistä, joita NLP yleensä käyttää, kutsuttiin riippuvuusjäsentämiseen. Ole hyvä ja selitä riippuvuuden jäsentämisestä yksityiskohtaisesti oikein selityksin?
Vastaus:
Riippuvuusjäsentäminen tunnetaan teollisuudessa tosiasiassa syntaktisena jäsentelynä. Se suorittaa yhden NLP-prosessoinnin kriittisistä tehtävistä, tunnistaa tai tunnistaa joitain lauseita ja määrittää sitten joissakin lauseet määrittelemään syntaktisen rakenteen ymmärtääkseen niitä oikein. Yksi suosituimmista syntaktisista rakenteista on jäsennetyn puun määrittely jollain jäsentämisalgoritmilla.
Q9. Yksi NLP: n perusvaatimuksista on avainsanojen normalisointi. Normaalisti on kaksi prosessia tai tekniikkaa, joita seuraa NLP avainsanojen asianmukaisen normalisoinnin käsittelemiseksi. Selitä yksityiskohtaisesti avainsanojen normalisoinnista ja siitä, mitä tekniikoita voidaan noudattaa samalla.
Vastaus:
Tämä on haastattelussa kysytyin NLP-haastattelukysymys. NLP: ssä on kaksi keskeistä normalisointiprosessia, jotka auttavat avainsanojen normalisoinnissa. Nämä kaksi prosessia ovat kärjistyminen ja lemmaisointi.
Q10. NLP: ssä on jokin luokittelumalli. Millaisia ominaisuuksia NLP voi seurata luokittelumallin tarkkuuden parantamiseksi?
Vastaus:
NLP: llä on useita luokituksia, jotka selittävät saman alla:
- Määriteltyjen termien laskentataajuus.
- Jokaiseen lauseeseen merkitään vektori.
- Osa puhetta (POS).
- Grammaattinen riippuvuus tai jokin määrittelevä sanakirja tai kirjasto.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas NLP: n haastattelua koskevien kysymysten ja vastausten luetteloon, jotta ehdokas voi helposti hakea nämä NLP: n haastattelukysymykset. Täällä tässä viestissä olemme tutkineet NLP: n suosituimpia haastattelukysymyksiä, joita usein kysytään haastatteluissa. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Top kysy Threads Intervju -kysymyksistä
- Oracle Apps -haastattelukysymykset ja -vastaukset
- OpenStack -haastattelukysymykset
- 10 parasta tietokonearkkitehtuuriin liittyvää haastattelua koskevaa kysymystä