Uvod u NLP Intervju pitanja i odgovore
NLP je skraćenica za obradu prirodnog jezika. To je jedno od velikih planiranja obrade više jezika korištenjem informatike, inženjerskog znanja, posebno znanja informatičkog inženjerstva i snažne umjetne inteligencije koja osigurava pravilnu interakciju između ljudskih jezika i računalnog sustava.
Ako tražite posao koji je povezan sa NLP-om, onda se trebate pripremiti za NLP Intervju Pitanja za 2019. godinu. Istina je da je svaki razgovor drugačiji prema različitim profilima posla. Ovdje smo pripremili važna NLP intervju pitanja i odgovore koji će vam pomoći da postignete uspjeh u svom intervjuu.
U ovom članku NLP Intervju Pitanja za 2019. predstavit ćemo 10 najvažnijih i često postavljanih pitanja o NLP Intervjuu. Ova su pitanja podijeljena u dva dijela:
Dio 1 - NLP intervju pitanja (osnovna)
Ovaj prvi dio obuhvaća osnovna pitanja i odgovore u vezi s NLP-om
Q1. Objasnite u detalje o prirodnom procesuiranju jezika (NLP), koji su trenutno jedan od ključnih procesa učenja umjetnog jezika u industriji?
Odgovor:
Obrada prirodnog jezika (NLP) namijenjena je automatskom razumijevanju i analiziranju prirodnih jezika i izvozu podataka ili eventualno traženje informacija iz tih dostupnih podataka. NLP ima neki algoritam definiranja koji pomaže uglavnom u strojnom učenju. Ova vrsta algoritma strojnog učenja zapravo pomaže u razumijevanju analize nekih prirodnih jezika.
Q2. Postoje različiti zajednički elementi obrade prirodnog jezika. Ti su elementi vrlo važni za pravilno razumijevanje NLP-a. Možete li to objasniti detalje primjerom?
Odgovor:
Postoji puno komponenti koje se uobičajeno koriste prirodnim jezikom (NLP). Neke od glavnih komponenti objašnjene su u nastavku:
- Ekstrakcija entiteta : U stvari se identificiraju i izdvajaju neki kritični podaci iz dostupnih informacija koji pomažu u segmentaciji dane rečenice o identifikaciji svakog entiteta. To može pomoći u identificiranju jednog čovjeka da je izmišljeno ili stvarno, identična stvarnost identifikacija za bilo koju organizaciju, događaje ili bilo koji zemljopisni položaj itd.
- Analiza na sintaktički način: uglavnom pomaže u pravilnom održavanju redoslijeda dostupnih riječi.
- Analiza na programski način: To je jedan od ključnih procesa NLP-a. Pomaže za izdvajanje podataka iz posebno dostupnog teksta na prirodnim jezicima.
Prijeđite na sljedeća NLP pitanja za intervju
Q3. Objasnite detalje o vrstama sorti koje su dostupne u slučaju pametne obrade prirodnih jezika, znamo li da su područja s utjecajem vrlo mala jer ova obrada započinje odnedavno?
Odgovor:
Obrada prirodnog jezika (NLP) može se primijeniti u različitim područjima trenutnog industrijskog okruženja. U nastavku su objašnjena neka od ključnih područja:
- Analiza je rađena na semantički način.
- Automatski sažmite informacije prirodnog jezika.
- Tekst o klasifikaciji sorti napisan je prirodnim jezikom.
- Spremni odgovor na neka uobičajena pitanja
Možemo dati ključni primjer iz stvarnog života u kojem se obrada prirodnog jezika (NLP) naširoko koristi. Primjeri su Google pomoć, IOS Siri ili odjeljenje Amazon.
Q4. U slučaju obrade prirodnog jezika, obično smo spomenuli jednu zajedničku terminologiju NLP-a i svaki jezik s istom terminologijom pravilno povezali. Molimo objasnite detalje o ovoj NLP terminologiji s primjerom?
Odgovor:
Ovo su osnovna pitanja NLP-a za razgovor u intervjuu. Postoji nekoliko dostupnih čimbenika u slučaju objašnjavanja obrade prirodnog jezika. Nekoliko ključnih čimbenika dan je u nastavku:
- Vektori i utezi : Google Word vektori, duljina TF-IDF, dokumenti sorti, word vectors, TF-IDF.
- Struktura teksta : Imenovani entiteti, označavanje dijela govora, prepoznavanje glave rečenice.
- Analiza osjećaja : znati o značajkama osjećaja, entitetima raspoloživim za sentiment, zajednički rječnik.
- Klasifikacija teksta : Nadgledanje učenja, polazak vlaka, skup provjere valjanosti u Dev-u, Skup definiranja testa, značajka pojedinog teksta, LDA.
- Čitanje strojnog jezika : Ekstrakcija moguće jedinice, povezivanje s pojedinačnim entitetom, DBpedia, nekim knjižnicama poput Pikesa ili FRED-a.
Q5. Jedna druga vrlo česta terminologija koja se koristi u slučaju obrade prirodnog učenja, koja se naziva TF-IDF. Molim vas objasnite detalje o razumijevanju TFIDF-a i navedite neki primjer?
Odgovor:
TF-IDF ili tf-IDF u osnovi stoji za kritičnu učestalost termina ili neku obrnutu frekvenciju određenog dokumenta. TF-IDF se u osnovi koristi za prepoznavanje nekih ključnih riječi iz cijelog dokumenta napisanog na prirodnom jeziku. Uključuje uglavnom u dohvaćanje informacija iz kritičnog dokumenta koristeći neke statističke numeričke podatke za prepoznavanje nekih ključnih riječi i spominjanje koliko je ta riječ posebno važna u prikupljanju više dokumenata ili u skupu zbirki.
Dio 2 - NLP pitanja za intervjue (napredno)
Pogledajmo sada napredna NLP pitanja o intervjuu.
P6. Postoji nekoliko označavanja za obradu prirodnih jezika. U svim tim označavajućim dijelovima govora (POS) označavanje je jedno od najpopularnijih u našoj industriji. Objasnite detaljno o dijelu označavanja govora (POS) i kako se može pravilno koristiti?
Odgovor:
Dio govornog tagera vrlo je zanimljiv i najvažniji alat za pravilnu obradu prirodnog jezika. Ovaj dio govora (POS) oznaka je uobičajeni alat ili softver koji pomaže u čitanju nekog kritičkog teksta neovisnog o bilo kojem jeziku, a zatim dodijeli cijelu rečenicu dijelu govora svakoj riječi ili neku drugu logiku tokenizacije definiranu u softveru, kao što je pridjev, glagol ili imenica itd.
Obično se drži neki specifičan algoritam koji pomaže u označavanju nekih pojmova u cijelom tekstu teksta. Ima neke vrste sorti koje su složenije nego što su definirane iznad korisnosti. Gore definirana funkcionalnost jedna je od osnovnih osnovnih značajki POS oznake.
Q7. Kako je analiza jedan od kritičnih zahtjeva obrade prirodnog jezika (NLP), možemo slijediti nekoliko analitičkih pristupa za pravilno razumijevanje NLP-a. Između svih onih ključnih analiza nazvanih Pragmatična analiza. Molim vas objasnite detalje o pragmatičkoj analizi?
Odgovor:
Pragmatična analiza jedna je od kritičnih analiza definirana u NLP-u. Uglavnom se rukuje nekim znanjem koje pripada vanjskom svijetu. To znači neka znanja koja su uvijek eksterna za neke definirajuće dokumente ili već upite. Ova vrsta analize uglavnom koncentrira kritičku interpretaciju neke određene riječi i pokušava razumjeti stvarno značenje te riječi. Za obavljanje ove vrste analiza u svijetu je potrebno izuzetno znanje.
Prijeđite na sljedeća NLP pitanja za intervju
Q8. Ponovno se NLP koristio za pametnu obradu više jezika i interakciju s računalnim sustavom temeljenim na pravilnom razumijevanju jezika, a jedan od ključnih prikazivanja koji NLP uobičajeno koristi, nazvan je analizom ovisnosti. Molimo objasnite detalje o raščlanjivanju ovisnosti s detaljnim objašnjenjem?
Odgovor:
Analiza ovisnosti u industriji je zapravo poznata kao sintaktički obrada. Obavlja jedan od ključnih zadataka NLP obrade, identificira ili prepoznaje neke rečenice, a zatim ih dodjeljuje onima u nekim definira sintaktičku strukturu za pravilno razumijevanje. Jedna od popularnih sintaktičkih struktura je raščlanjeno definiranje stabla s nekim algoritamom raščlanjivanja.
P9. Jedan od osnovnih zahtjeva NLP-a je normalizacija ključnih riječi. Obično postoje dva postupka ili tehnike koje slijedi NLP za postupanje s pravilnom normalizacijom ključnih riječi. Molimo detaljno objasnite normalizaciju ključnih riječi i tehnike koje se mogu slijediti.
Odgovor:
Ovo je najviše postavljeno pitanje u intervjuu za NLP. U NLP-u postoje dva ključna procesa normalizacije koji pomažu u normalizaciji ključnih riječi. Ta dva procesa su "Staming" i "Lemmatizacija".
Q10. U NLP-u postoje određeni klasifikacijski model. Koje se karakteristike mogu koristiti NLP-om radi poboljšanja točnosti u klasifikacijskom modelu?
Odgovor:
Postoji nekoliko klasifikacija koje slijedi NLP, objašnjavajući isto u nastavku:
- Učestalost brojanja definiranih pojmova.
- Notacija vektora za svaku rečenicu.
- Dio označavanja govora (POS).
- Gramatička ovisnost ili neki određuju rječnik ili knjižnicu.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za popis pitanja i odgovora za NLP intervju kako bi kandidat mogao lako razbiti ova NLP pitanja za intervju. Ovdje u ovom postu, proučili smo vrhunska NLP pitanja za intervju koja se često postavljaju u intervjuima. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Najprije postavite teme za intervjue
- Oracle Apps Intervju Pitanja i odgovori
- OpenStack pitanja za intervju
- Top 10 pitanja o intervjuu za arhitekturu računala