Introduktion till NLP Intervjufrågor och svar
NLP står för Natural Language Processing. Det är en av de stora planeringarna för flera språkbearbetningar genom att använda datavetenskap, teknikkunskap, särskilt informationsteknisk kunskap och stark konstgjord intelligens som säkerställer korrekt samverkan mellan mänskliga språk och datorsystem.
Nu, om du letar efter ett jobb som är relaterat till NLP måste du förbereda dig för NLP intervjufrågor från 2019. Det är sant att varje intervju är olika enligt de olika jobbprofilerna. Här har vi förberett de viktiga NLP-intervjufrågor och svar som hjälper dig att få framgång i din intervju.
I denna artikel om NLP-intervjufrågor från 2019 ska vi presentera 10 viktigaste och vanliga frågor om NLP-intervjuer. Dessa frågor är indelade i två delar är följande:
Del 1 - NLP Intervjufrågor (grundläggande)
Den här första delen täcker grundläggande NLP-intervjufrågor och svar
Q1. Förklara i detaljer om Natural Processing Language (NLP), som för närvarande är en av de viktigaste konstgjorda språkinlärningsprocesserna har startats i branschen?
Svar:
Natural Language Processing (NLP) är utformad för att förstå och analysera de naturliga språkens automatiska sätt och exportera data eller eventuellt kräva information från dessa tillgängliga data. NLP har en definierad algoritm som främst hjälper till maskininlärning. Denna typ av maskininlärningsalgoritm hjälper faktiskt till att förstå analys av några av de naturliga språken.
Q2. Det finns några olika gemensamma inslag i naturlig språkbearbetning. Dessa element är mycket viktiga för att förstå NLP korrekt. Kan du förklara detsamma i detaljer med ett exempel?
Svar:
Det har många komponenter som normalt används med naturlig språkbearbetning (NLP). Några av de viktigaste komponenterna förklaras nedan:
- Utvinning av enhet : Det identifierar och extraherar faktiskt vissa kritiska data från den tillgängliga informationen som hjälper till att segmentera den angivna meningen för att identifiera varje enhet. Det kan hjälpa till att identifiera en människa att den är fiktiv eller verklig, samma typ av verklighetsidentifiering för alla organisationer, händelser eller någon geografisk plats etc.
- Analysen på ett syntaktiskt sätt: det hjälper främst för att upprätthålla ordningen ordentligt av de tillgängliga orden.
- En analys på ett programmatiskt sätt: Det är en av de viktigaste processerna för NLP. Det hjälper till att extrahera data från den specifikt tillgängliga texten på naturliga språk.
Låt oss gå till nästa NLP-intervjufrågor
Q3. Förklara detaljer om sorter som finns tillgängliga vid behandling av naturliga språk på ett smart sätt, om vi vet att påverkade områden är mycket små eftersom denna bearbetning började mycket nyligen?
Svar:
Naturligt språkbearbetning (NLP) kan ha en implementering inom olika områden i den nuvarande industrimiljön. Några av de viktigaste områdena förklarar nedan:
- En analys gjordes på ett semantiskt sätt.
- Sammanfatta naturligt språkinformation automatiskt.
- Klassificering av sorters text är skriven på naturligt språk.
- Klar svar på några vanliga frågor
Vi kan ge några viktiga exempel på det verkliga livet där naturlig språkbehandling (NLP) används i stort. Exempel är Google Assistance, IOS Siri eller Amazon-eko.
Q4. När det gäller behandling av naturligt språk nämnde vi normalt en gemensam terminologi NLP och binder varje språk med samma terminologi ordentligt. Förklara i detaljer om denna NLP-terminologi med ett exempel?
Svar:
Detta är de grundläggande NLP-intervjufrågor som ställs i en intervju. Det finns några olika faktorer tillgängliga om man förklarar naturlig språkbearbetning. Några av de viktigaste faktorerna anges nedan:
- Vektorer och vikter : Google Word-vektorer, längden på TF-IDF, sorteringsdokument, ordvektorer, TF-IDF.
- Textstruktur : Namngivna enheter, taggning av en del av talet, identifiering av meningen för meningen.
- Analys av känslor : Vet om känslorna i känslor, enheter som är tillgängliga för sentimentet, sentiment gemensam ordbok.
- Klassificering av text : Lärande övervakning, sätta igång ett tåg, uppsättning validering i Dev, Uppsättning av definiera test, en funktion i den enskilda texten, LDA.
- Läsning av maskinspråk : Utdragning av den möjliga enheten, koppling till en enskild enhet, DBpedia, vissa bibliotek som Pikes eller FRED.
Q5. En annan mycket vanlig terminologi som används vid naturligt lärande, som kallas TF-IDF. Förklara i detaljer om förståelsen av TFIDF ordentligt och kom med några exempel?
Svar:
TF-IDF eller tf-IDF står i princip för en kritisk frekvens av termen eller någon omvänd frekvens för specifikt dokument. TF-IDF används i princip för att identifiera några av nyckelorden från ett helt dokument skrivet på naturligt språk. Det handlar främst om att hämta information från det kritiska dokumentet genom att använda vissa statistiska numeriska data för att identifiera några av nyckelorden och nämna hur mycket viktigt det ordet specifikt i samlingen av flera dokument eller i uppsättningen av samlingar.
Del 2 - NLP-intervjufrågor (avancerat)
Låt oss nu titta på de avancerade frågorna om NLP-intervjuer.
Q6. Det finns flera taggar som används för att bearbeta naturliga språk. I alla dessa taggningsdelar (POS) är taggning en av de populära i vår bransch. Förklara i detaljer om delning av tal (POS) taggning och hur den kan användas korrekt?
Svar:
En del av taltagaren är ett mycket intressant och viktigaste verktyg för att bearbeta naturligt språk på rätt sätt. Denna del av tal (POS) taggar är ett normalt verktyg eller mjukvara som hjälper till att läsa kritisk text oberoende av språk, och sedan tilldela hela meningen i en del av talet för varje ord eller någon annan tokenization logik definiera i programvaran, till exempel adjektiv, verb eller substantiv etc.
Det har normalt en specifik algoritm som hjälper till att märka vissa av termerna i hela texten. Det har vissa sorter av kategorier som är mer komplexa än definierar ovan användbarhet. Ovanstående definierar funktionalitet är en av de mycket grundläggande funktionerna i POS-taggen.
Q7. Eftersom analysen är ett av de kritiska kraven för naturlig språkbearbetning (NLP), kan vi följa flera analysmetoder för att förstå NLP korrekt. Däremellan en av nyckelanalyserna som kallas Pragmatisk analys. Förklara om Pragmatisk analys i detaljer?
Svar:
En pragmatisk analys är en av de kritiska analyser som definieras i NLP. Den hanterar främst viss kunskap som hör hemma i omvärlden. Det betyder en del av kunskapen som alltid är extern för vissa definiera dokument eller redan frågade frågor. Denna typ av analys koncentrerar huvudsakligen kritisk tolkning av något specifikt ord och försöker förstå den faktiska betydelsen av det ordet. För att göra denna typ av analys krävs verklig kunskap i världen.
Låt oss gå till nästa NLP-intervjufrågor
Q8. Återigen som NLP används för flera språkbearbetning smart och interagerar med datorsystem baserat på korrekt språkförståelse, används en av nyckelpersonerna vanligtvis av NLP, det kallas beroende-parsing. Vänligen förklara om beroende parsing i detaljer med korrekt förklaring?
Svar:
Beroende av beroende är faktiskt känt i branschen som syntaktisk analys. Det gör en av de kritiska uppgifterna för NLP-bearbetning, identifierar eller känner igen några av meningarna och sedan tilldelar de i vissa definierar en syntaktisk struktur för att förstå ordentligt. En av de populära syntaktiska strukturerna är parsed tree definiera med någon analys analys algoritm.
Q9. Ett av de mycket grundläggande kraven för NLP är normalisering av nyckelord. Det har normalt två processer eller tekniker följt av NLP för att hantera korrekt sökordnormalisering. Förklara i detaljer om sökordnormalisering och vilka tekniker som kan följas för samma.
Svar:
Detta är den mest ställda NLP-intervjufrågan i en intervju. Det finns två viktiga normaliseringsprocesser i NLP som hjälper till att normalisera sökord. Dessa två processer är Stemming och Lemmatization.
Q10. Det finns någon klassificeringsmodell som definieras i NLP. Vilken typ av funktioner kan följas av NLP för att förbättra noggrannheten i klassificeringsmodellen?
Svar:
Det har flera klassificeringar följt av NLP, vilket förklarar samma nedan:
- Räknar frekvens för definiera termer.
- Notering av vektor för varje mening.
- Del av tal (POS) -taggning.
- Grammatisk beroende eller någon definierar ordlista eller bibliotek.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till listan med NLP-intervjufrågor och svar så att kandidaten lätt kan slå ned dessa NLP-intervjuerfrågor. Här i det här inlägget har vi studerat toppfrågor om NLP-intervjuer som ofta ställs i intervjuer. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Top Ställ gängande intervjufrågor
- Oracle Apps intervjufrågor och svar
- OpenStack intervjufrågor
- Topp 10 frågor om datorarkitekturintervjuer