Introductie tot NLP Interview Vragen en Antwoorden
NLP staat voor Natural Language Processing. Het is een van de grote plannen voor het verwerken van meerdere talen door gebruik te maken van informatica, engineeringkennis, met name kennis van informatietechnologie en sterke kunstmatige intelligentie die zorgen voor een goede interactie tussen menselijke talen en computersysteem.
Als je nu op zoek bent naar een baan die gerelateerd is aan NLP, moet je je voorbereiden op de NLP-interviewvragen van 2019. Het is waar dat elk interview anders is volgens de verschillende functieprofielen. Hier hebben we de belangrijke NLP Interview Vragen en Antwoorden voorbereid die u zullen helpen om succes te behalen in uw interview.
In dit artikel over NLP-interviewvragen uit 2019 presenteren we 10 belangrijkste en veelgestelde NLP-interviewvragen. Deze vragen zijn als volgt verdeeld in twee delen:
Deel 1 - NLP Interviewvragen (basis)
Dit eerste deel behandelt basis NLP-interviewvragen en -antwoorden
Q1. Uitleggen in details over Natural Processing language (NLP), die momenteel een van de belangrijkste kunstmatige taalleerprocessen zijn die in de industrie zijn gestart?
Antwoord:
Natural Language Processing (NLP) is ontworpen voor het begrijpen en analyseren van de automatische manier van natuurlijke talen en het exporteren van gegevens of mogelijk informatie uit die beschikbare gegevens. NLP heeft een aantal definieer algoritme dat vooral helpt bij machine learning. Dit soort machine learning-algoritme helpt eigenlijk bij het analyseren van enkele van de natuurlijke talen.
Q2. Er zijn een aantal verschillende gemeenschappelijke elementen van natuurlijke taalverwerking. Die elementen zijn erg belangrijk om NLP goed te begrijpen, kunt u hetzelfde in detail uitleggen met een voorbeeld?
Antwoord:
Er zijn veel componenten die normaal worden gebruikt door natuurlijke taalverwerking (NLP). Enkele van de belangrijkste componenten worden hieronder uitgelegd:
- Extractie van entiteit : het identificeert en extraheert enkele kritische gegevens uit de beschikbare informatie die helpen bij het segmenteren van de verstrekte zinnen bij het identificeren van elke entiteit. Het kan helpen bij het identificeren van één mens dat het fictief of echt is, hetzelfde soort realiteitsidentificatie voor elke organisatie, evenementen of geografische locatie enz.
- De analyse op een syntactische manier: het helpt vooral om de juiste volgorde van de beschikbare woorden te behouden.
- Een analyse op een programmatische manier: het is een van de belangrijkste processen van NLP. Het helpt bij het extraheren van gegevens uit de specifiek beschikbare tekst in natuurlijke talen.
Laten we doorgaan naar de volgende NLP-interviewvragen
Q3. Details uitleggen over variëteiten die beschikbaar zijn in het geval van het slim verwerken van natuurlijke talen, of we weten dat getroffen gebieden erg klein zijn, aangezien deze verwerking zeer recent begint?
Antwoord:
Natuurlijke taalverwerking (NLP) kan een implementatie hebben op verschillende gebieden van de huidige industriële omgeving. Enkele van de belangrijkste gebieden worden hieronder uitgelegd:
- Een analyse werd op een semantische manier uitgevoerd.
- Vat natuurlijke taalinformatie automatisch samen.
- Classificatie van variëteitentekst is geschreven in natuurlijke taal.
- Klaar antwoord op enkele veelgestelde vragen
We kunnen een belangrijk voorbeeld geven van het echte leven waar natuurlijke taalverwerking (NLP) breed wordt gebruikt. Voorbeelden zijn Google Assistance, IOS Siri of Amazon echo.
Q4. In het geval van de verwerking van natuurlijke taal, hebben we normaal gesproken één gemeenschappelijke terminologie NLP genoemd en elke taal op de juiste manier met dezelfde terminologie verbonden. Wilt u in detail uitleggen over deze NLP-terminologie met een voorbeeld?
Antwoord:
Dit zijn de basis NLP-interviewvragen die in een interview worden gesteld. Er zijn een aantal verschillende factoren beschikbaar voor het verklaren van natuurlijke taalverwerking. Enkele van de belangrijkste factoren worden hieronder gegeven:
- Vectoren en gewichten : Google Word-vectoren, lengte van TF-IDF, variëteitendocumenten, woordvectoren, TF-IDF.
- Structuur van de tekst : Benoemde entiteiten, tagging van een deel van de spraak, het identificeren van het hoofd van de zin.
- Analyse van sentiment : Ken de kenmerken van sentiment, beschikbare entiteiten voor het sentiment, sentiment gemeenschappelijk woordenboek.
- Classificatie van tekst : Supervisie leren, een trein laten vertrekken, validatie instellen in Dev, Set van test definiëren, een kenmerk van de individuele tekst, LDA.
- Lezen van machinetaal : extractie van de mogelijke entiteit, koppeling met een individuele entiteit, DBpedia, sommige bibliotheken zoals Pikes of FRED.
Q5. Elkaar veel voorkomende terminologie die wordt gebruikt in het geval van natuurlijke leerverwerking, dat TF-IDF wordt genoemd. Wilt u alstublieft in detail uitleggen over het begrip van TFIDF en een voorbeeld geven?
Antwoord:
TF-IDF of tf-IDF staat in principe voor een kritische termfrequentie of een omgekeerde frequentie van een specifiek document. TF-IDF wordt in feite gebruikt voor het identificeren van enkele sleutelwoorden uit een volledig document geschreven in natuurlijke taal. Het gaat voornamelijk om het ophalen van informatie uit het kritieke document door enkele statistische numerieke gegevens te gebruiken voor het identificeren van enkele sleutelwoorden en het vermelden van hoeveel belangrijk dat woord specifiek is in de verzameling van meerdere documenten of in de verzameling collecties.
Deel 2 - NLP Interviewvragen (geavanceerd)
Laten we nu eens kijken naar de geavanceerde NLP-interviewvragen.
Q6. Er worden verschillende tags gebruikt voor het verwerken van natuurlijke talen. In al die tagging-onderdelen van spraak (POS) is tagging een van de populairste in onze branche. Wilt u in detail uitleggen over een deel van de tagging van spraak (POS) en hoe deze correct kan worden gebruikt?
Antwoord:
Een deel van speech tagger is een zeer interessant en belangrijkste hulpmiddel om natuurlijke taal op de juiste manier te verwerken. Dit deel van de spraak (POS) tagger is een normale tool of software die helpt bij het lezen van een kritische tekst onafhankelijk van alle talen, en vervolgens de hele zin in een deel van de spraak toewijzen voor elk woord of een andere tokenisatielogica die in de software wordt gedefinieerd, zoals bijvoeglijk naamwoord, werkwoord of zelfstandig naamwoord etc.
Normaal gesproken bevat het een specifiek algoritme dat helpt bij het labelen van enkele termen in de gehele tekst. Het heeft een aantal variëteitencategorieën die complexer zijn dan hierboven gedefinieerd. De hierboven gedefinieerde functionaliteit is een van de basisfuncties van de POS-tag.
Q7. Omdat de analyse een van de kritieke vereisten is van natuurlijke taalverwerking (NLP), kunnen we verschillende analysebenaderingen volgen om NLP goed te begrijpen. Daartussen een van de belangrijkste analyses genoemd als Pragmatische analyse. Wilt u in detail uitleggen over de pragmatische analyse?
Antwoord:
Een pragmatische analyse is een van de kritische analyses die in NLP wordt gedefinieerd. Het gaat voornamelijk om wat kennis die in de buitenwereld thuishoort. Dat betekent een deel van de kennis die altijd extern is voor sommige documenten definiëren of al vragen. Dit soort analyses concentreren zich vooral op de kritische interpretatie van een specifiek woord en proberen de werkelijke betekenis van dat woord te begrijpen. Voor het uitvoeren van dit soort analyses is kennis van de echte wereld zeer vereist.
Laten we doorgaan naar de volgende NLP-interviewvragen
Q8. Wederom omdat NLP slim werd gebruikt voor het verwerken van meerdere talen en interactie met computersysteem op basis van goed taalbegrip, een van de belangrijkste parsings die normaal door NLP wordt gebruikt, werd het afhankelijkheidsparsing genoemd. Kunt u uitleggen over het parseren van afhankelijkheid in details met de juiste uitleg?
Antwoord:
Afhankelijkheidsparsing is in de industrie eigenlijk bekend als syntactische parsing. Het doet een van de kritieke taken van NLP-verwerking, het identificeren of herkennen van enkele zinnen en vervolgens het toewijzen van die zinnen in sommige definieert een syntactische structuur voor een goed begrip. Een van de populaire syntactische structuren is parsed tree definition met een parsing-algoritme.
Q9. Een van de basisvereisten van NLP is normalisatie van zoekwoorden. Er zijn normaal twee processen of technieken gevolgd door NLP voor het omgaan met de juiste normalisatie van zoekwoorden. Leg in details uit over trefwoordnormalisatie en welke technieken hiervoor kunnen worden gevolgd.
Antwoord:
Dit is de meest gestelde NLP-interviewvraag in een interview. Er zijn twee belangrijke normalisatieprocessen in NLP die helpen bij het normaliseren van zoekwoorden. Deze twee processen zijn Stemming en Lemmatization.
Q10. Er zijn enkele classificatiemodellen gedefinieerd in NLP. Welke functies kunnen NLP volgen om de nauwkeurigheid in het classificatiemodel te verbeteren?
Antwoord:
Er zijn verschillende classificaties gevolgd door NLP, die hieronder hetzelfde verklaren:
- Telfrequentie van begrippen definiëren.
- Notatie van vector voor elke zin.
- Onderdeel van spraak (POS) tagging.
- Grammaticale afhankelijkheid of sommige definiëren woordenboek of bibliotheek.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor de lijst met NLP-interviewvragen en -antwoorden, zodat de kandidaat deze NLP-interviewvragen gemakkelijk kan beantwoorden. Hier in dit bericht hebben we de beste NLP-interviewvragen bestudeerd die vaak in interviews worden gesteld. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Top Vragen stellen tijdens solliciteren
- Vragen en antwoorden over sollicitatiegesprekken bij Oracle Apps
- Vragen tijdens solliciteren bij OpenStack
- Top 10 vragen over computerarchitectuur