Natūralios kalbos apdorojimas tapo vienu iš paklausių dirbtinio intelekto įgūdžių. Tai kompiuterių mokslo, dirbtinio intelekto ir lingvistikos mišinys, kuris užpildo žmonių ir mašinų komunikacijos atotrūkį. NLP daugiausia dėmesio skiria sistemų, galinčių suprasti ir apdoroti natūralios kalbos duomenis, kūrimui. Galite rasti daugybę sistemų, naudojančių NLP kasdieniame gyvenime, pavyzdžių. Didėjanti NLP ekspertų paklausa padidino smalsumą sužinoti svarbiausius NLP interviu klausimus NLP darbams. Iš anksto žinodami NLP interviu klausimus ir atsakymus į juos, galite drąsiai dalyvauti kiekviename interviu. Sužinokime svarbiausius NLP interviu klausimus vidutinio lygio profesionalams.
NLP interviu klausimų mokymosi reikšmė
Prieš mokantis NLP interviu klausimų, gali kilti tam tikrų abejonių. Dauguma jūsų galvoje kylančių abejonių greičiausiai parodys priežastis, dėl kurių reikia mokytis interviu klausimų NLP darbams. Geriausias būdas rasti atsakymus į tokias abejones yra sužinoti apie natūralios kalbos apdorojimo reikšmę.
Svarbu žinoti, kad NLP yra tokių programų kaip kalbų vertimo paslaugų, pokalbių robotų ir nuotaikų analizės programų varomoji jėga. NLP vaidina lemiamą vaidmenį gerinant klientų aptarnavimą, automatizuojant įprastas užduotis ir išgaunant įžvalgas iš nestruktūrizuotų duomenų.
Išmokę svarbius NLP darbo pokalbių klausimus, galėsite pasiruošti perspektyviam karjeros keliui technologijų ateityje. Jūs ne tik pagerinsite savo NLP žinias, bet ir atrasite idealius būdus atsakyti į interviu klausimus.
Ženkite pirmąjį žingsnį mokydamiesi apie dirbtinį intelektą naudodami AI korteles
Atraskite svarbius vidutinio lygio NLP interviu klausimus
Kiekvienas gali siekti karjeros NLP, turėdamas tinkamą mokymą ir nurodymus. Galite naudoti išplėstinius NLP interviu klausimus kaip nuorodas, kad patikrintumėte savo natūralios kalbos apdorojimo žinias. Pradedantieji gali drąsiai atsakyti į pagrindinio lygio interviu klausimus apie NLP. Tačiau jums reikės kažko daugiau, kad užsitikrintumėte geresnes NLP ekspertų darbo vietas. Šie NLP interviu klausimai vidutinio lygio profesionalams padės išbandyti savo galimybes prieš dalyvaujant NLP pokalbyje.
1. Ar galite paminėti keletą šaltinių, leidžiančių gauti duomenis NLP projektams?
NLP projektų duomenis galite gauti iš kelių šaltinių. Žymiausi duomenų šaltiniai yra viešieji duomenų rinkiniai, pvz., „Google“ duomenų rinkiniai. Kitas perspektyvus NLP projektų duomenų šaltinis yra duomenų išgryninimas, kurio metu galite nuskaityti duomenis iš skirtingų svetainių. Struktūrizuotų duomenų negausite išgrynindami žiniatinklį.
2. Kaip NLP projektuose veikia duomenų papildymas?
Vidutinio lygio profesionalams skirtų NLP klausimų ir atsakymų sąraše bus įrašai, kurie patikrins jūsų praktines žinias. Duomenų papildymas yra naudingas būdas paruošti duomenų rinkinius NLP projektams iš esamų duomenų rinkinių. Tai visų pirma apima kalbos ypatybių naudojimą kuriant tekstą, kurio sintaksė tokia pati kaip ir šaltinio teksto duomenys. Duomenų papildymą NLP projektuose galite įgyvendinti naudodami tokius metodus kaip objekto pakeitimas, atgalinis vertimas, triukšmo pridėjimas ir sinonimų pakeitimas.
3. Ar žinote TF-IDF reikšmę natūralios kalbos apdorojime?
TF-IDF NLP reiškia termino dažnį – atvirkštinį dokumento dažnį. Tai naudinga priemonė norint rasti konkretaus žodžio reikšmę, palyginti su kitais žodžiais korpuse. TF-IDF naudojama kaip pageidaujama balų metrika atliekant apibendrinimo ir informacijos paieškos užduotis. Tai užtikrina žodžių konvertavimą į vektorius, po kurio pridedama semantinė informacija, kad būtų generuojami svertiniai neįprasti žodžiai, kuriuos galite naudoti įvairiose NLP programose.
4. Kaip naudojate žodžių maišo modelį NLP?
Bag-of-Words arba BoW modelis yra įprastas teksto duomenų pateikimo NLP užduotyse metodas. Modelis konvertuoja tekstą į žodžių dažnių vektorių, neįtraukiant žodžių tvarkos ir gramatikos. Kiekvienas žodis teksto korpuse virsta ypatybe, o vektorius parodo, kiek kartų žodis pasirodo dokumente. BoW modelis yra naudingas atliekant teksto grupavimo ir klasifikavimo užduotis.
5. Kas yra žodžio prasmės išaiškinimas NLP?
Dažniausi natūralios kalbos apdorojimo interviu klausimai, skirti vidutinio lygio specialistams, taip pat gali apimti nuorodas į žodžio prasmės išaiškinimą. Tai procesas, kuriuo nustatoma, kokia prasme žodis buvo vartojamas konkrečiame kontekste. Žodžių prasmės išaiškinimas yra naudingas NLP, nes žodžiai gali turėti kelias reikšmes. Žodžių prasmės išaiškinimo reikšmė aiškiai matoma atliekant tokias užduotis kaip informacijos paieška, teksto analizė ir mašininis vertimas.
Norite sužinoti AI programų pagrindus versle? Užsiregistruokite dabar į AI verslui kursą
6. Kas yra sintaksinis analizavimas?
Sintaksinė analizė yra sintaksės analizės metodas, apimantis sakinio gramatinės struktūros įvertinimą. Analizė padeda atpažinti sintaksinį ryšį tarp žodžių, kad būtų sukurtas priklausomybės grafikas arba analizės medis. Sintaksinis analizavimas yra naudingas būdas atlikti tokias užduotis kaip informacijos išgavimas ir mašininis vertimas.
7. Ar žinote apie automatinių kodavimo įrenginių vaidmenį NLP?
Automatiniai kodavimo įrenginiai yra tinklai, padedantys išmokti vektorinį įvesties atvaizdavimą suspaustoje formoje. Jame laikomasi neprižiūrimo mokymosi metodo, nes nereikia automatinių kodavimo įrenginių etikečių. Pagrindinis NLP užduočių automatinių kodavimo įrenginių tikslas yra išmokti atvaizdavimo funkciją tiesiai iš įvesties.
8. Ar galite paaiškinti latentinio semantinio indeksavimo sąvoką?
Geriausi NLP interviu klausimai vidutinio lygio NLP darbo vaidmenims taip pat bus skirti tokioms sąvokoms kaip latentinis semantinis indeksavimas arba LSI. Tai matematinis metodas informacijos paieškos užduočių tikslumui pagerinti. Šis metodas padeda atrasti paslėptus ryšius tarp žodžių, sukuriant įvairių sąvokų, susijusių su frazės terminais, rinkinį.
9. Kuo naudingi ansamblio metodai NLP projektuose?
Ansambliniai metodai padeda gauti išvestį arba daryti prognozes derinant skirtingus nepriklausomus modelius. Pagrindinis ansamblio metodų naudingumas NLP projektuose yra toks, kaip pašalinti trūkumus, tokius kaip šališkumas, triukšmas ir dispersija. Galite sukurti ansamblio metodą derindami skirtingus modelius, tokius kaip logistinė regresija, atsitiktinis miškas ir SVM.
10. Ką žinote apie pragmatinę analizę NLP?
Pragmatinė analizė padeda gauti žinių iš išorinio pasaulio arba už klausimų ar dokumentų konteksto ribų. Galite rasti daug natūralios kalbos dalių, kurioms interpretuoti reikia realaus pasaulio žinių. Tokiais atvejais pragmatinė analizė padeda sutelkti dėmesį į aprašymą ir pateikdama kitą tikrosios jo reikšmės interpretaciją.
Raskite naujus būdus, kaip panaudoti visą generuojamojo AI potencialą verslo naudojimo atvejais ir tapkite generatyviųjų AI technologijų ekspertu naudodami „Generative AI Skill Path“
11. Ar sumišimas turi reikšmės NLP projektuose?
Taip, sumišimas yra svarbus rodiklis nustatant kalbos modelių, naudojamų NLP projektuose, efektyvumą. Sumišimą galite pateikti kaip matematinę funkciją, nurodant tikimybę, kad kalbos modelis aprašo bandomąjį pavyzdį. Esant didesniam sumišimui, kalbos modeliai perteikia mažiau informacijos.
12. Ar žinote ką nors apie bendros nuorodos rezoliuciją?
Ieškodami geriausių NLP interviu klausimų taip pat patikrinsite jūsų žinias apie tokias sąvokas kaip bendra nuorodų raiška. Tai natūrali kalbos apdorojimo užduotis, kurios metu dėmesys sutelkiamas į visų teksto posakių, vaizduojančių tą patį subjektą, identifikavimą. Pagrindinis bendros nuorodos skiriamosios gebos tikslas yra nustatyti, ar žodžiai ir frazės sakinyje reiškia tuos pačius dalykus realiame pasaulyje.
13. Ką žinote apie GRU modelį?
GRU arba Gated Recurrent Unit modelis yra pasikartojančio neuroninio tinklo architektūros variantas, naudojamas atliekant įvairias NLP užduotis. Juo siekiama išspręsti nykstančio gradiento problemą ir užfiksuoti ilgalaikes nuoseklių duomenų priklausomybes. GRU naudojami blokavimo mechanizmai daro jį beveik panašų į LSTM tinklus, nors ir su paprastesne architektūra, kuri naudoja mažiau vartų.
14. Kaip galite naudoti užmaskuotą kalbos modeliavimą?
Užmaskuotos kalbos modeliavimas yra patikimas ir efektyvus NLP metodas, leidžiantis gauti išvestį iš užterštos įvesties. Galite panaudoti užmaskuotos kalbos modeliavimo metodą, kad įgytumėte gilių atvaizdų, atliekamų tolesnėms užduotims, patirtį. Užmaskuotos kalbos modeliavimas gali padėti nuspėti žodžius, remiantis kitų žodžių buvimu tekste.
15. Kaip galite valdyti triukšmingus teksto duomenis NLP projektuose?
Išplėstiniai NLP interviu klausimai, skirti vidutinio lygio NLP inžinieriams, taip pat įvertins jūsų efektyvumą tvarkant NLP projektų duomenų rinkinius. NLP projektuose galite tvarkyti triukšmingus teksto duomenis naudodami skirtingus išankstinio apdorojimo veiksmus duomenims valyti ir paruošti. Kai kurie įprasti išankstinio apdorojimo metodai apima teksto normalizavimą, rašybos klaidų pašalinimą ir netekstinių elementų, pvz., HTML žymų, filtravimą.
Norite suprasti etikos svarbą AI, etikos sistemas, principus ir iššūkius? Užsiregistruokite dabar į dirbtinio intelekto etikos (DI) kursą
16. Koks yra geriausias būdas išmatuoti NLP modelių našumą?
Geriausias būdas įvertinti NLP modelių našumą apima žymių metrikų naudojimą. Kai kurios dažniausiai NLP modeliuose naudojamos metrikos apima tikslumą, F1 balą, tikslumą ir atšaukimą. Galite pasirinkti idealią metriką pagal užduotį, kurią turi atlikti modelis.
17. Ar susidūrėte su iššūkiais apdorojant didelės apimties tekstinius duomenis?
Taip, apdorojant didelio masto tekstinius duomenis galite susidurti su daugybe iššūkių, pvz., atminties ir skaičiavimo apribojimų. Kitas svarbus iššūkis apdorojant didelio masto tekstinius duomenis yra veiksmingų duomenų saugojimo ir paieškos mechanizmų reikalavimas. Galite jas išspręsti naudodami paskirstytas skaičiavimo sistemas ir debesimis pagrįstas paslaugas, kad padidintumėte apdorojimo galimybių mastą.
18. Ar galite apibūdinti leksinės analizės svarbą NLP?
Jūsų pasirengimas natūralios kalbos apdorojimo interviu klausimams bus neišsamus, jei nesikoncentruosite į leksinę analizę. Tai apima simbolių sekos konvertavimą į simbolių seką, kuri padeda identifikuoti ir klasifikuoti atskirus žodžius tekste. Leksinė analizė atlieka gyvybiškai svarbų vaidmenį atliekant sudėtingesnes NLP užduotis, nes siūlo struktūriškesnį teksto vaizdavimą.
19. Kokie yra naudingi būdai tvarkyti iš žodyno esančius žodžius?
Iš žodyno nepatekę žodžiai yra vienas iš bendrų iššūkių diegiant kalbos modelius. Su jais galite susidoroti naudodami įvairias strategijas, pvz., atvirojo žodyno metodus, požodžių žymėjimą ar specialius žetonus. Svarbu žinoti, kad ideali strategija, kaip elgtis su žodžiais iš žodyno, priklauso nuo konkrečios programos.
20. Kuo NLP projektams aktualus dėmesio mechanizmas?
Dėmesio mechanizmas neuroniniuose tinkluose yra vertingas būdas sutelkti dėmesį į konkrečius įvesties elementus generuojant išvestį. Dėmesio mechanizmai yra naudingi NLP projektuose, kurie apima ilgas sekas, kuriose tradiciniai metodai gali nepaisyti svarbios informacijos.
Užsiregistruokite į mūsų sertifikuoto „ChatGPT“ profesionalų sertifikavimo kursą, kad išmoktumėte naudojimosi realiame pasaulyje atvejus, atlikdami praktinius mokymus. Įgykite praktinių įgūdžių, patobulinkite savo dirbtinio intelekto žinias ir išlaisvinkite ChatGPT potencialą įvairiose profesinėse situacijose.
Paskutinės mintys
Šioje diskusijoje akcentuoti NLP klausimai ir atsakymai gali padėti pasiruošti NLP darbo pokalbiams. Galite pastebėti, kad klausimai sutelkti į technines sąvokas ir praktinius skirtingų koncepcijų ir įrankių naudojimo NLP projektuose būdus. Atraskite geriausius išteklius, kad pagerintumėte savo NLP žinias ir pasiruoštumėte interviu klausimams jau dabar.
Source link
