Introduzione alle domande e risposte sull'intervista alla PNL
NLP è l'acronimo di Natural Language Processing. È una delle grandi pianificazioni dell'elaborazione di più lingue utilizzando l'informatica, le conoscenze di ingegneria, in particolare le conoscenze di ingegneria dell'informazione e una forte intelligenza artificiale che assicurano la corretta interazione tra le lingue umane e il sistema informatico.
Ora, se stai cercando un lavoro correlato alla PNL, devi prepararti per le domande di intervista sulla PNL 2019. È vero che ogni colloquio è diverso secondo i diversi profili professionali. Qui, abbiamo preparato le importanti domande e risposte sull'intervista della PNL che ti aiuteranno ad avere successo nel tuo colloquio.
In questo articolo di domande di intervista NLP del 2019, presenteremo le 10 domande di intervista NLP più importanti e più frequenti. Queste domande sono divise in due parti:
Parte 1 - Domande di intervista alla PNL (di base)
Questa prima parte tratta le domande e le risposte di base dell'intervista alla PNL
Q1. Spiegare in dettaglio il linguaggio di elaborazione naturale (NLP), che sono attualmente uno dei processi di apprendimento delle lingue artificiali chiave avviato nel settore?
Risposta:
Natural Language Processing (NLP) è progettato per comprendere e analizzare il modo automatico delle lingue naturali ed esportare dati o eventualmente richiedere informazioni da quei dati disponibili. La PNL ha alcuni algoritmi definiti che aiutano principalmente sull'apprendimento automatico. Questo tipo di algoritmo di apprendimento automatico aiuta effettivamente a comprendere l'analisi di alcuni dei linguaggi naturali.
Q2. Esistono alcuni elementi comuni nell'elaborazione del linguaggio naturale. Questi elementi sono molto importanti per comprendere correttamente la PNL, puoi spiegare lo stesso nei dettagli con un esempio?
Risposta:
Esistono molti componenti normalmente utilizzati dall'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Alcuni dei principali componenti sono spiegati di seguito:
- Estrazione di entità : in realtà identifica ed estrae alcuni dati critici dalle informazioni disponibili che aiutano a segmentare la frase fornita sull'identificazione di ciascuna entità. Può aiutare a identificare un essere umano che è immaginario o reale, lo stesso tipo di identificazione della realtà per qualsiasi organizzazione, eventi o posizione geografica ecc.
- L'analisi in modo sintattico: aiuta principalmente a mantenere l'ordinamento corretto delle parole disponibili.
- Un'analisi in modo programmatico: è uno dei processi chiave della PNL. Aiuta a estrarre i dati dal testo specificamente disponibile in lingue naturali.
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Q3. Spiegare i dettagli sulle aree delle varietà disponibili in caso di elaborazione intelligente delle lingue naturali, se sappiamo che le aree interessate sono molto piccole poiché questa elaborazione ha inizio molto recentemente?
Risposta:
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) può avere un'implementazione in varie aree dell'attuale ambiente industriale. Alcune delle aree chiave spiegano di seguito:
- Un'analisi è stata fatta in modo semantico.
- Riassumi automaticamente le informazioni sul linguaggio naturale.
- La classificazione del testo delle varietà è scritta in linguaggio naturale.
- Risposta pronta ad alcune domande comuni
Possiamo fornire alcuni esempi chiave della vita reale in cui l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è ampiamente utilizzata. Esempi sono Google Assistance, IOS Siri o Amazon echo.
Q4. Nel caso dell'elaborazione del linguaggio naturale, normalmente abbiamo menzionato una terminologia comune NLP e abbiamo associato correttamente ogni lingua con la stessa terminologia. Spiegare in dettaglio questa terminologia della PNL con un esempio?
Risposta:
Queste sono le domande base per l'intervista alla PNL poste in un'intervista. Ci sono alcuni fattori disponibili in caso di spiegazione dell'elaborazione del linguaggio naturale. Di seguito alcuni dei fattori chiave:
- Vettori e pesi : vettori di Google Word, lunghezza di TF-IDF, documenti varietali, vettori di parole, TF-IDF.
- Struttura del testo : entità nominate, etichettatura di una parte del discorso, identificazione del capo della frase.
- Analisi del sentimento : conoscere le caratteristiche del sentimento, entità disponibili per il sentimento, dizionario comune del sentimento.
- Classificazione del testo : apprendimento della supervisione, partenza di un treno, set di validazione in Dev, set di test di definizione, una caratteristica del singolo testo, LDA.
- Lettura del linguaggio macchina : estrazione della possibile entità, collegamento con una singola entità, DBpedia, alcune librerie come Pikes o FRED.
Q5. Un'altra terminologia molto comune utilizzata in caso di elaborazione dell'apprendimento naturale, che si chiama TF-IDF. Spiegare in dettaglio la comprensione di TFIDF correttamente e fare qualche esempio?
Risposta:
TF-IDF o tf-IDF è sostanzialmente sinonimo di frequenza critica di termine o frequenza inversa di un documento specifico. TF-IDF sta fondamentalmente usando per identificare alcune delle parole chiave di un intero documento scritto in linguaggio naturale. Si tratta principalmente di recuperare informazioni dal documento critico utilizzando alcuni dati numerici statistici per identificare alcune delle parole chiave e menzionare quanto sia importante quella parola specificamente nella raccolta di più documenti o nell'insieme delle raccolte.
Parte 2 - Domande di intervista alla PNL (Avanzate)
Diamo ora un'occhiata alle domande di intervista PNL avanzate.
Q6. Esistono diversi tag che utilizzano per l'elaborazione delle lingue naturali. In tutte quelle parti tagging del discorso (POS), il tagging è uno dei più popolari nel nostro settore. Spiegare in dettaglio i tag di parte del parlato (POS) e come possono essere utilizzati correttamente?
Risposta:
Parte del linguaggio tagger è uno strumento molto interessante e molto importante per l'elaborazione del linguaggio naturale in modo adeguato. Questo tagger di parte del parlato (POS) è un normale strumento o software che aiuta a leggere un testo critico indipendente da qualsiasi lingua, quindi assegna l'intera frase in parte del discorso per ogni parola o qualche altra logica di tokenizzazione definita nel software, come aggettivo, verbo o sostantivo ecc.
Di solito contiene un algoritmo specifico che aiuta a etichettare alcuni termini nell'intero corpo del testo. Ha alcune categorie di varietà che sono più complesse di quelle definite sopra. La funzionalità di definizione sopra è una delle funzionalità di base del tag POS.
Q7. Poiché l'analisi è uno dei requisiti fondamentali dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL), possiamo seguire diversi approcci di analisi per comprendere correttamente la PNL. Tra tutti quelli dell'analisi chiave chiamata come analisi pragmatica. Spiegare in dettaglio l'analisi pragmatica?
Risposta:
Un'analisi pragmatica è una delle analisi critiche definite nella PNL. Gestisce principalmente alcune conoscenze che appartengono al mondo esterno. Ciò significa che alcune delle conoscenze che sono sempre esterne per alcuni definiscono documenti o già query. Questo tipo di analisi concentra principalmente l'interpretazione critica di una parola specifica e cerca di capire il significato effettivo di quella parola. Per fare questo tipo di analisi la conoscenza del mondo reale è molto richiesta.
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Q8. Ancora una volta, poiché la PNL veniva utilizzata per l'elaborazione di più lingue in modo intelligente e per interagire con il sistema informatico in base alla corretta comprensione della lingua, una delle analisi chiave normalmente utilizzate dalla PNL, chiamava analisi delle dipendenze. Spiegare in dettaglio l'analisi delle dipendenze con una spiegazione corretta?
Risposta:
L'analisi delle dipendenze è attualmente nota nel settore come analisi sintattica. Sta svolgendo uno dei compiti critici dell'elaborazione della PNL, identificando o riconoscendo alcune delle frasi e quindi assegnandole in alcuni definiscono una struttura sintattica per la comprensione corretta. Una delle strutture sintattiche popolari è la definizione di un albero analizzato con alcuni algoritmi di analisi.
Q9. Uno dei requisiti fondamentali della PNL è la normalizzazione delle parole chiave. Normalmente esistono due processi o tecniche seguiti dalla PNL per gestire la normale normalizzazione delle parole chiave. Spiegare in dettaglio la normalizzazione delle parole chiave e quali tecniche possono essere seguite per lo stesso.
Risposta:
Questa è la domanda di intervista NLP più posta in un'intervista. Esistono due processi chiave di normalizzazione in NLP che aiutano a normalizzare le parole chiave. Questi due processi sono Stemming e Lemmatization.
Q10. Esistono alcuni modelli di classificazione definiti in PNL. Quale tipo di funzionalità può essere seguita dalla PNL per migliorare la precisione nel modello di classificazione?
Risposta:
Esistono diverse classificazioni seguite da PNL, che spiegano lo stesso di seguito:
- Frequenza di conteggio dei termini definiti.
- Notazione del vettore per ogni frase.
- Parte della codifica vocale (POS).
- Dipendenza grammaticale o alcuni definiscono dizionario o libreria.
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Questa è stata una guida all'elenco delle domande e risposte sull'intervista della PNL in modo che il candidato possa reprimere facilmente queste domande sull'intervista della PNL. Qui in questo post, abbiamo studiato le principali domande di intervista alla PNL che sono spesso poste nelle interviste. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
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