Introduction aux questions et réponses d'entrevue PNL
NLP signifie Natural Language Processing. C'est l'une des grandes planifications du traitement de plusieurs langues en utilisant l'informatique, les connaissances en ingénierie, en particulier les connaissances en ingénierie de l'information et une forte intelligence artificielle qui garantissent une bonne interaction entre les langues humaines et le système informatique.
Maintenant, si vous recherchez un emploi lié à la PNL, vous devez vous préparer pour les questions d'entrevue de la PNL 2019. Il est vrai que chaque entretien est différent selon les différents profils d'emploi. Ici, nous avons préparé les importantes questions et réponses d'entrevue PNL qui vous aideront à réussir votre entrevue.
Dans cet article de questions d'entrevue PNL 2019, nous présenterons les 10 questions d'entrevue PNL les plus importantes et les plus fréquemment posées. Ces questions sont divisées en deux parties:
Partie 1 - Questions d'entrevue PNL (de base)
Cette première partie couvre les questions et réponses d'entrevue de base de la PNL
Q1. Expliquez en détail le langage de traitement naturel (PNL), qui sont actuellement l'un des principaux processus d'apprentissage artificiel des langues qui a été lancé dans l'industrie?
Répondre:
Le traitement du langage naturel (NLP) est conçu pour comprendre et analyser la manière automatique des langues naturelles et exporter des données ou éventuellement demander des informations à partir de ces données disponibles. La PNL a un certain algorithme de définition qui aide principalement sur l'apprentissage automatique. Ce type d'algorithme d'apprentissage automatique aide en fait à comprendre l'analyse de certains des langages naturels.
Q2. Il existe plusieurs éléments communs au traitement du langage naturel. Ces éléments sont très importants pour bien comprendre la PNL, pouvez-vous s'il vous plaît expliquer la même chose en détail avec un exemple?
Répondre:
Il existe de nombreux composants normalement utilisés par le traitement du langage naturel (NLP). Certains des principaux composants sont expliqués ci-dessous:
- Extraction de l'entité : Il identifie et extrait en fait certaines données critiques des informations disponibles qui aident à la segmentation de la phrase fournie lors de l'identification de chaque entité. Cela peut aider à identifier un humain qu'il est fictif ou réel, le même type d'identification de la réalité pour toute organisation, événement ou emplacement géographique, etc.
- L'analyse de manière syntaxique: elle permet principalement de maintenir correctement l'ordre des mots disponibles.
- Une analyse programmatique: c'est l'un des processus clés de la PNL. Il aide à extraire des données du texte spécifiquement disponible dans les langues naturelles.
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Q3. Expliquez les détails sur les zones de variétés disponibles en cas de traitement intelligent des langues naturelles, si nous savons que les zones touchées sont très petites car ce traitement a commencé très récemment?
Répondre:
Le traitement du langage naturel (NLP) peut avoir une implémentation dans divers domaines de l'environnement industriel actuel. Certains des domaines clés sont expliqués ci-dessous:
- Une analyse a été réalisée de manière sémantique.
- Résumez automatiquement les informations en langage naturel.
- Le texte de la classification des variétés est rédigé en langage naturel.
- Réponse prête à quelques questions courantes
Nous pouvons donner un exemple clé de la vie réelle où le traitement du langage naturel (PNL) est largement utilisé. Les exemples sont Google Assistance, IOS Siri ou Amazon echo.
Q4. Dans le cas du traitement du langage naturel, nous avons normalement mentionné une terminologie commune NLP et lier correctement chaque langue avec la même terminologie. Veuillez expliquer en détail cette terminologie PNL avec un exemple?
Répondre:
Ce sont les questions d'entrevue de base de la PNL posées dans une interview. Plusieurs facteurs sont disponibles en cas d'explication du traitement du langage naturel. Certains des facteurs clés sont indiqués ci-dessous:
- Vecteurs et poids : vecteurs Google Word, longueur de TF-IDF, documents de variétés, vecteurs de mots, TF-IDF.
- Structure du texte : entités nommées, étiquetage d'une partie du discours, identification du titre de la phrase.
- Analyse du sentiment : connaître les caractéristiques du sentiment, les entités disponibles pour le sentiment, le dictionnaire commun des sentiments.
- Classification du texte : apprentissage de la supervision, départ d'un train, ensemble de validation en Dev, ensemble de définir le test, une caractéristique du texte individuel, LDA.
- Lecture du langage machine : extraction de l'entité possible, liaison avec une entité individuelle, DBpedia, certaines bibliothèques comme Pikes ou FRED.
Q5. Une autre terminologie très courante utilisée en cas de traitement d'apprentissage naturel, qui s'appelle TF-IDF. Veuillez expliquer en détail la compréhension de la TFIDF correctement et fournir un exemple?
Répondre:
TF-IDF ou tf-IDF est essentiellement synonyme de fréquence critique de terme ou de fréquence inverse de document spécifique. TF-IDF utilise essentiellement pour identifier certains des mots clés d'un document entier écrit en langage naturel. Il s'agit principalement de récupérer des informations du document critique en utilisant des données numériques statistiques pour identifier certains des mots clés et en mentionnant l'importance de ce mot spécifiquement dans la collection de plusieurs documents ou dans l'ensemble de collections.
Partie 2 - Questions d'entrevue PNL (avancé)
Jetons maintenant un coup d'œil aux questions d'entrevue avancées sur la PNL.
Q6. Plusieurs balises sont utilisées pour le traitement des langues naturelles. Dans tous ceux qui marquent une partie du discours (POS), le marquage est l'un des plus populaires de notre industrie. Veuillez expliquer en détail le balisage d'une partie de la parole (POS) et comment l'utiliser correctement?
Répondre:
Une partie du tagueur vocal est un outil très intéressant et très important pour traiter le langage naturel de manière appropriée. Cette partie du baliseur de discours (POS) est un outil ou un logiciel normal qui aide à lire du texte critique indépendamment de toutes les langues, puis attribue une phrase entière en partie du discours pour chaque mot ou une autre logique de tokenisation définie dans le logiciel, comme un adjectif, verbe ou nom etc.
Il contient normalement un algorithme spécifique qui aide à étiqueter certains des termes dans l'ensemble du corps du texte. Il a certaines catégories de variétés qui sont plus complexes que ne le définit l'utilité ci-dessus. La fonctionnalité de définition ci-dessus est l'une des fonctionnalités très basiques de la balise POS.
Q7. Comme l'analyse est l'une des exigences essentielles du traitement du langage naturel (PNL), nous pouvons suivre plusieurs approches d'analyse pour bien comprendre la PNL. Entre tous ceux-là, l'une des analyses clés appelée analyse pragmatique. Veuillez expliquer en détail l'analyse pragmatique?
Répondre:
Une analyse pragmatique est l'une des analyses critiques définies dans la PNL. Il traite principalement des connaissances qui appartiennent au monde extérieur. Cela signifie une partie des connaissances qui sont toujours externes pour certains documents définis ou déjà des requêtes. Ce type d'analyse concentre principalement l'interprétation critique d'un mot spécifique et essaie de comprendre la signification réelle de ce mot. Pour effectuer ce type d'analyse, des connaissances du monde réel sont très nécessaires.
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Q8. Encore une fois, comme la PNL est utilisée pour le traitement de plusieurs langues intelligemment et interagit avec le système informatique sur la base d'une bonne compréhension de la langue, l'une des analyses clés normalement utilisées par la PNL, elle a appelé l'analyse de dépendance. Veuillez expliquer en détail l'analyse des dépendances avec une explication appropriée?
Répondre:
L'analyse syntaxique des dépendances est en fait connue dans l'industrie sous le nom d'analyse syntaxique. Il effectue l'une des tâches critiques du traitement de la PNL, il identifie ou reconnaît certaines des phrases, puis attribue celles-ci à certaines définissent une structure syntaxique pour une compréhension correcte. L'une des structures syntaxiques les plus courantes est la définition de l'arbre d'analyse avec un algorithme d'analyse.
Q9. L'une des exigences de base de la PNL est la normalisation des mots clés. Il existe normalement deux processus ou techniques suivis par la PNL pour gérer la normalisation correcte des mots clés. Veuillez expliquer en détail la normalisation des mots clés et quelles techniques peuvent être suivies pour la même chose.
Répondre:
C'est la question d'entrevue PNL la plus demandée lors d'une entrevue. Il existe deux processus de normalisation clés dans la PNL qui aident à la normalisation des mots clés. Ces deux processus sont la tige et la lemmatisation.
Q10. Il existe des modèles de classification définis dans la PNL. Quel type de fonctionnalités peut être suivi par la PNL pour améliorer la précision du modèle de classification?
Répondre:
Il existe plusieurs classifications suivies de la PNL, expliquant la même chose ci-dessous:
- Fréquence de comptage des termes définis.
- Notation du vecteur pour chaque phrase.
- Partie du balisage Speech (POS).
- Dépendance grammaticale ou certains définissent un dictionnaire ou une bibliothèque.
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Ceci a été un guide pour la liste des questions et réponses d'entrevue PNL afin que le candidat puisse réprimer facilement ces questions d'entrevue PNL. Ici, dans cet article, nous avons étudié les principales questions d'entrevue PNL qui sont souvent posées lors des entretiens. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
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