六、模型评估和算法比较 6.1 文本分类任务使用的评估算法和指标有哪些? 6.2 简单介绍混淆矩阵和kappa? 点击查看答案 文本分类 trick 常见面试篇 一、文本分类数据预处理 如何做? 二、文本分类 预训练模型 如何选择? 三、文本分类 参数 如何优化? 四、文本分类 有哪些棘手任务? 五、文本分类 标签体系构建? 六、文...
提取关键词是自然语言处理技术的基础技术,面试时,只需要知道TextRank算法,和TfIdf算法即可。知道这两个算法的计算关键词的原理,TextRank是从PageRank发展而来等。 4. word2vec word2vec是文字向量化的基石,word2vec的提出使自然语言处理技术飞速发展。关于这个点,不建议大家去看原始论文,因为确实很晦涩。大家需要知道...
【NLP 算法 复习流程剖析及面试题详解】详细面试题资料,请添加VX: cc52757760 备注: nlp,友情价领取,期待赢得您的认可!本资料有详细的知识体系目录,从PTM、Word2vec、Transformer、Glove、BERT、NLP综合面试题六个大模块来分别来详细描述最全面的面试问题,2023准备从
算法工程师-自然语言处理(NLP)类岗位面试题目 1.解释 GolVe 的损失函数? 其实,一句话解释就是想构造一个向量表征方式,使得向量的点击和共现矩阵中的对应关 系一致。因为共现矩阵中的对应关系证明了,存在 i,k,j 三个不同的文本,如果 i 和 k 相关,j 和 k 相关,那么 p(i,j)=p(j,k)近似于 1,其他情...
大模型算法工程师火了!面试必备题库和答案,附题目和解答#论文 #人工智能 #大语言模型 #算法工程师 #自然语言处理 - 学算法的Amy于20231009发布在抖音,已经收获了14.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
a) 保持真诚跟谦逊,给面试官展现你真实的一面就好了,一般情况下你简历有认真准备的话,相关的简历问题都不会难倒你。因为面试官问简历相关的问题一般是为了确认简历的真实性跟你在里面的工作,如果你的简历真实可靠,又提前准备过可能的问题,那这部分自然不会难倒你。但是面试官如果问一些更加开放问题的话,也不用太...
问题2:自然语言处理中对低质量数据做数据清洗的方法? 自然语言处理中对低质量数据的数据清洗方法包括去除重复数据、去除异常值、拼写校正、停用词去除、标记化和词干化等。此外,可以使用机器学习模型来自动检测和过滤低质量数据。 问题3:LSTM和RNN有什么区别?解决什么问题?
子任务1: 找出目标语言 “豆瓣酱用 **英语** 怎么说” 子任务2: 找出翻译目标 “ **豆瓣酱** 用英语怎么说” 收集训练数据: (子任务1) “豆瓣酱用英语怎么说” “茄子用英语怎么说” “黄瓜怎么翻译成英语” 预处理: 分词:“豆瓣酱 用 英语 怎么说” ...
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梯度下降算法:那么输入x是不变的重复的进行输入,那么w在这里充当一个斜率k的角色,梯度下降算法就是说让w(k角色)很小 也就是 loss=w*x ,w小 ,得到 loss小 ,所以w每次更新的时候是w本身-学习率✖️梯度(梯度是loss计算公式对这个w求偏导得到的=这个w对loss的一个变化影响) ...