Einführung in NLP Interview Fragen und Antworten
NLP steht für Natural Language Processing. Es ist eine der großen Planungen für die Verarbeitung mehrerer Sprachen, indem Informatik, Ingenieurwissen, insbesondere informationstechnisches Wissen, und starke künstliche Intelligenz genutzt werden, um eine ordnungsgemäße Interaktion zwischen den menschlichen Sprachen und dem Computersystem sicherzustellen.
Wenn Sie nun nach einem Job suchen, der mit NLP zusammenhängt, müssen Sie sich auf die NLP-Interview-Fragen 2019 vorbereiten. Es ist wahr, dass jedes Interview anders ist, je nach den verschiedenen Berufsprofilen. Hier haben wir die wichtigen Fragen und Antworten zu NLP-Vorstellungsgesprächen vorbereitet, die Ihnen helfen, ein erfolgreiches Vorstellungsgespräch zu führen.
In diesem Artikel zu NLP-Interviewfragen für 2019 werden die 10 wichtigsten und am häufigsten gestellten NLP-Interviewfragen vorgestellt. Diese Fragen gliedern sich in zwei Teile:
Teil 1 - Fragen zum NLP-Vorstellungsgespräch (Grundkenntnisse)
In diesem ersten Teil werden grundlegende Fragen und Antworten zu NLP-Vorstellungsgesprächen behandelt
Q1. Erklären Sie in Details über Natural Processing Language (NLP), welches derzeit einer der wichtigsten Prozesse zum Erlernen künstlicher Sprachen in der Branche ist.
Antworten:
Die Verarbeitung natürlicher Sprachen (Natural Language Processing, NLP) dient zum automatischen Verstehen und Analysieren der natürlichen Sprachen und zum Exportieren von Daten oder zum Erfordern von Informationen aus den verfügbaren Daten. NLP verfügt über einen Definitionsalgorithmus, der hauptsächlich beim maschinellen Lernen hilft. Diese Art von Algorithmus für maschinelles Lernen hilft tatsächlich dabei, das Analysieren einiger natürlicher Sprachen zu verstehen.
Q2. Es gibt verschiedene gemeinsame Elemente der Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Elemente sind für das Verständnis von NLP sehr wichtig. Können Sie dies bitte anhand eines Beispiels näher erläutern?
Antworten:
Es gibt viele Komponenten, die normalerweise von der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verwendet werden. Einige der Hauptkomponenten werden nachfolgend erläutert:
- Extraktion der Entität : Es identifiziert und extrahiert tatsächlich einige kritische Daten aus den verfügbaren Informationen, die zur Segmentierung des bereitgestellten Satzes zur Identifizierung jeder Entität beitragen. Es kann helfen, einen Menschen zu identifizieren, der fiktiv oder real ist, die gleiche Art der Realitätsidentifikation für jede Organisation, jedes Ereignis oder jeden geografischen Ort usw.
- Die Analyse erfolgt syntaktisch: Sie hilft vor allem dabei, die Reihenfolge der verfügbaren Wörter zu wahren.
- Eine Analyse auf programmatische Weise: Sie ist einer der Schlüsselprozesse von NLP. Es hilft beim Extrahieren von Daten aus dem speziell verfügbaren Text in natürlichen Sprachen.
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Q3. Erläutern Sie die Details zu den verfügbaren Sortenbereichen, wenn Sie natürliche Sprachen bearbeiten. Wissen Sie, dass die betroffenen Bereiche sehr klein sind, da diese Bearbeitung erst vor kurzem begonnen hat?
Antworten:
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann in verschiedenen Bereichen des aktuellen Branchenumfelds implementiert werden. Einige der wichtigsten Bereiche werden nachfolgend erläutert:
- Eine Analyse wurde auf semantische Weise durchgeführt.
- Informationen in natürlicher Sprache automatisch zusammenfassen.
- Die Klassifizierung von Sortentexten erfolgt in natürlicher Sprache.
- Bereiten Sie die Antwort auf einige häufig gestellte Fragen vor
Wir können ein Schlüsselbeispiel für das reale Leben geben, in dem die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) weit verbreitet ist. Beispiele sind Google Assistance, IOS Siri oder Amazon Echo.
Q4. Im Fall der Verarbeitung natürlicher Sprache haben wir normalerweise eine gemeinsame Terminologie NLP erwähnt und jede Sprache mit derselben Terminologie ordnungsgemäß gebunden. Bitte erläutern Sie im Detail diese NLP-Terminologie anhand eines Beispiels.
Antworten:
Dies sind die grundlegenden NLP-Interviewfragen, die in einem Interview gestellt werden. Für die Erklärung der Verarbeitung natürlicher Sprache stehen mehrere Faktoren zur Verfügung. Einige der Schlüsselfaktoren sind nachstehend aufgeführt:
- Vektoren und Gewichte : Google Word-Vektoren, Länge von TF-IDF, Sortendokumente, Wortvektoren, TF-IDF.
- Struktur des Textes : Benannte Entitäten, Kennzeichnung eines Teils der Sprache, Identifizierung des Kopfes des Satzes.
- Analyse der Stimmung : Informieren Sie sich über die Merkmale der Stimmung, die für die Stimmung verfügbaren Entitäten und das gemeinsame Stimmungswörterbuch.
- Klassifizierung von Text : Lernen überwachen, einen Zug anfahren, Validierung in Dev, Test definieren, ein Merkmal des einzelnen Textes, LDA.
- Lesen der Maschinensprache : Extraktion der möglichen Entität, Verknüpfung mit einer einzelnen Entität, DBpedia, einigen Bibliotheken wie Pikes oder FRED.
Q5. Eine andere sehr gebräuchliche Terminologie, die im Falle einer natürlichen Lernverarbeitung verwendet wird, heißt TF-IDF. Bitte erläutern Sie im Detail das Verständnis von TFIDF richtig und kommen Sie mit einem Beispiel?
Antworten:
TF-IDF oder tf-IDF steht im Grunde genommen für eine kritische Häufigkeit eines Terms oder eine inverse Häufigkeit eines bestimmten Dokuments. TF-IDF verwendet im Wesentlichen zur Identifizierung einiger der Schlüsselwörter aus einem gesamten Dokument, das in natürlicher Sprache verfasst ist. Es geht hauptsächlich darum, Informationen aus dem kritischen Dokument abzurufen, indem statistische numerische Daten zum Identifizieren einiger Schlüsselwörter verwendet werden und angegeben wird, wie wichtig dieses Wort speziell für die Sammlung mehrerer Dokumente oder für die Sammlung von Sammlungen ist.
Teil 2 - Fragen zu NLP-Vorstellungsgesprächen (Fortgeschrittene)
Werfen wir jetzt einen Blick auf die erweiterten NLP-Interviewfragen.
Q6. Es gibt verschiedene Markierungen für die Verarbeitung natürlicher Sprachen. In all jenen Bereichen, in denen das Tagging von Sprache (POS) verwendet wird, gehört das Tagging zu den beliebtesten in unserer Branche. Bitte erläutern Sie im Detail, wie ein Teil der Sprache (POS) markiert wird und wie er richtig verwendet werden kann.
Antworten:
Ein Teil von Speech Tagger ist ein sehr interessantes und wichtiges Werkzeug für die ordnungsgemäße Verarbeitung natürlicher Sprache. Dieser POS-Tagger (Part of Speech) ist ein normales Tool oder eine normale Software, mit der Sie einen wichtigen Text unabhängig von einer Sprache lesen und dann für jedes Wort oder jede andere in der Software definierte Tokenisierungslogik, z. B. Adjektiv, einen vollständigen Satz in einem Teil der Sprache zuweisen können, Verb oder Substantiv etc.
Normalerweise enthält es einen bestimmten Algorithmus, mit dessen Hilfe einige der Begriffe im gesamten Textkörper beschriftet werden können. Es gibt einige Sortenkategorien, die komplexer sind als oben angegeben. Die oben beschriebene Definitionsfunktionalität ist eine der grundlegenden Funktionen des POS-Tags.
Q7. Da die Analyse eine der kritischen Anforderungen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist, können wir verschiedene Analyseansätze verfolgen, um NLP richtig zu verstehen. Dazwischen befindet sich eine der Schlüsselanalysen, die als Pragmatische Analyse bezeichnet wird. Bitte erläutern Sie die Pragmatische Analyse im Detail.
Antworten:
Eine pragmatische Analyse ist eine der in NLP definierten kritischen Analysen. Es geht hauptsächlich um etwas Wissen, das in die Außenwelt gehört. Das bedeutet, dass einige der Kenntnisse, die für einige immer extern sind, Dokumente definieren oder bereits Abfragen. Diese Art der Analyse konzentriert sich hauptsächlich auf die kritische Interpretation eines bestimmten Wortes und versucht, die tatsächliche Bedeutung dieses Wortes zu verstehen. Für diese Art der Analyse ist echtes Wissen sehr wichtig.
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Q8. Da NLP für die intelligente Verarbeitung mehrerer Sprachen und die Interaktion mit Computersystemen auf der Grundlage eines ordnungsgemäßen Sprachverständnisses verwendet wird, wird eine der von NLP normalerweise verwendeten Schlüsselanalysefunktionen als Abhängigkeitsparsing bezeichnet. Bitte erläutern Sie das Parsen von Abhängigkeiten im Detail mit der richtigen Erklärung.
Antworten:
Das Parsing von Abhängigkeiten wird in der Branche als syntaktisches Parsing bezeichnet. Es erledigt eine der kritischen Aufgaben der NLP-Verarbeitung, indem es einige der Sätze identifiziert oder erkennt und diese dann in einigen Sätzen zuordnet, um eine syntaktische Struktur für das richtige Verständnis zu definieren. Eine der populären syntaktischen Strukturen ist das Parsen von Tree Define mit einem Parsing-Algorithmus.
Q9. Eine der Grundvoraussetzungen für NLP ist die Keyword-Normalisierung. Normalerweise gibt es zwei Verfahren oder Techniken, denen NLP folgt, um die ordnungsgemäße Normalisierung von Schlüsselwörtern durchzuführen. Bitte erläutern Sie im Detail die Keyword-Normalisierung und welche Techniken dafür angewendet werden können.
Antworten:
Dies ist die am häufigsten gestellte Frage zum NLP-Vorstellungsgespräch in einem Interview. In NLP gibt es zwei Hauptnormalisierungsprozesse, die für die Keyword-Normalisierung hilfreich sind. Diese beiden Prozesse sind Stemming und Lemmatization.
Q10. In NLP sind einige Klassifizierungsmodelle definiert. Welche Art von Merkmalen kann NLP zur Verbesserung der Genauigkeit im Klassifizierungsmodell verfolgen?
Antworten:
Es gibt verschiedene Klassifikationen, denen NLP folgt, und die im Folgenden erläutert werden:
- Zählhäufigkeit von definierten Begriffen.
- Notation des Vektors für jeden Satz.
- Teil der Sprachkennzeichnung (POS).
- Grammatische Abhängigkeit oder einige definieren Wörterbuch oder Bibliothek.
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Dies war ein Leitfaden für die Liste der Fragen und Antworten zu NLP-Vorstellungsgesprächen, damit der Kandidat diese NLP-Interviewfragen leicht durchgreifen kann. Hier in diesem Beitrag haben wir uns mit den wichtigsten NLP-Interviewfragen befasst, die häufig in Interviews gestellt werden. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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