Introduktion til NLP Interview Spørgsmål og svar

NLP står for Natural Language Processing. Det er en af ​​de store planlægninger af flere sprogbehandlinger ved at bruge datalogi, teknisk viden, især informationsteknisk viden og stærk kunstig intelligens, der sikrer korrekt interaktion mellem menneskers sprog og computersystem.

Nu, hvis du leder efter et job, der er relateret til NLP, skal du forberede dig til NLP Interview spørgsmålene i 2019. Det er sandt, at hvert interview er forskelligt i henhold til de forskellige jobprofiler. Her har vi forberedt de vigtige NLP Interview Spørgsmål og svar, som vil hjælpe dig med at få succes i dit interview.

I denne artikel om NLP Interview Questions fra 2019 skal vi præsentere 10 vigtigste og ofte stillede NLP Interview spørgsmål. Disse spørgsmål er opdelt i to dele er som følger:

Del 1 - NLP-interviewspørgsmål (grundlæggende)

Denne første del dækker grundlæggende NLP-interviewspørgsmål og -svar

Q1. Forklar i detaljer om Natural Processing Language (NLP), som i øjeblikket er en af ​​de vigtigste kunstige sprogindlæringsprocesser er startet i branchen?

Svar:
Natural Language Processing (NLP) er designet til at forstå og analysere de naturlige sprogs automatiske måde og eksportere data eller muligvis kræve information fra de tilgængelige data. NLP har nogle definerende algoritmer, der hovedsageligt hjælper med maskinlæring. Denne form for maskinlæringsalgoritme hjælper faktisk med til forståelse af analyse af nogle af de naturlige sprog.

Q2. Der er nogle forskellige fælles elementer i naturlig sprogbehandling. Disse elementer er meget vigtige for at forstå NLP korrekt. Kan du forklare det samme i detaljer med et eksempel?

Svar:
Der er mange komponenter, der normalt bruges ved naturlig sprogbehandling (NLP). Nogle af de vigtigste komponenter er forklaret nedenfor:

  • Ekstraktion af enhed : Den identificerer og udvinder faktisk nogle kritiske data fra de tilgængelige oplysninger, der hjælper med at segmentere den angivne sætning ved identificering af hver enhed. Det kan hjælpe med at identificere et menneske, at det er fiktiv eller reel, samme slags virkelighedsidentifikation for enhver organisation, begivenheder eller enhver geografisk placering osv.
  • Analysen på en syntaktisk måde: den hjælper hovedsageligt med at opretholde ordrer ordentligt af de tilgængelige ord.
  • En analyse på en programmatisk måde: Det er en af ​​nøgleprocesserne i NLP. Det hjælper med at udtrække data fra den specifikt tilgængelige tekst på naturlige sprog.

Lad os gå til de næste NLP-interviewspørgsmål

Q3. Forklar detaljer om sorterområder, der er tilgængelige i tilfælde af behandling af naturlige sprog smart, uanset om vi ved, at påvirkede områder er meget små, da denne behandling starter meget for nylig?

Svar:
Naturlig sprogbehandling (NLP) kan have en implementering på forskellige områder af det nuværende branche-miljø. Nogle af nøgleområderne forklares nedenfor:

  • En analyse blev udført på en semantisk måde.
  • Resume naturligt sproginformation.
  • Klassificering af sorter tekst er skrevet på naturligt sprog.
  • Klar svar på nogle almindelige spørgsmål

Vi kan give et nøgleeksempel på det virkelige liv, hvor naturlig sprogbehandling (NLP) bruges bredt. Eksempler er Google Assistance, IOS Siri eller Amazon-ekko.

Q4. I tilfælde af behandling af naturligt sprog nævnte vi normalt en fælles terminologi NLP og bindende hvert sprog med den samme terminologi korrekt. Forklar venligst i detaljer om denne NLP-terminologi med et eksempel?

Svar:
Dette er de grundlæggende NLP-interviewspørgsmål, der stilles i et interview. Der er nogle forskellige faktorer tilgængelige i tilfælde af at forklare naturlig sprogbehandling. Nogle af nøglefaktorerne er angivet nedenfor:

  • Vektorer og vægte : Google Word-vektorer, længde af TF-IDF, varedokumenter, ordvektorer, TF-IDF.
  • Tekststruktur : Navngivne enheder, tagging af en del af talen, identificering af sætningens hoved.
  • Analyse af følelser : Kend til funktioner i sentiment, enheder, der er tilgængelige for sentimentet, sentiment fælles ordbog.
  • Klassificering af tekst : Læring overvågning, modregne et tog, sæt af validering i Dev, Sæt med definere test, en funktion i den enkelte tekst, LDA.
  • Læsning af maskinsprog: Uddrag af den mulige enhed, link til en individuel enhed, DBpedia, nogle biblioteker som Pikes eller FRED.

Q5. En anden meget almindelig terminologi, der anvendes i tilfælde af naturlig læringsbehandling, det kaldes TF-IDF. Forklar venligst i detaljer om forståelsen af ​​TFIDF korrekt og kommer med et eksempel?

Svar:
TF-IDF eller tf-IDF er dybest set for en kritisk termfrekvens eller en anden invers frekvens af specifikt dokument. TF-IDF bruger dybest set til at identificere nogle af nøgleordene fra et helt dokument skrevet på naturligt sprog. Det er hovedsageligt involveret i at hente information fra det kritiske dokument ved at bruge nogle statistiske numeriske data til at identificere nogle af nøgleordene og nævne, hvor meget vigtigt det ord specifikt er i samlingen af ​​flere dokumenter eller i sæt samlinger.

Del 2 - NLP-interviewspørgsmål (avanceret)

Lad os nu se på de avancerede NLP-interviewspørgsmål.

Q6. Der er flere tagging, der bruger til behandling af naturlige sprog. I alle disse mærkning af tale (POS) er tagging en af ​​de populære i vores branche. Forklar venligst i detaljer om deling af tale (POS) -mærkning, og hvordan den kan bruges korrekt?

Svar:
En del af tale tagger er et meget interessant og vigtigste værktøj til at behandle naturligt sprog på korrekt måde. Denne del af tale (POS) tagger er et normalt værktøj eller software, der hjælper med at læse kritisk tekst uafhængigt af sprog, og derefter tildele hele sætningen i en del af talen for hvert ord eller en anden tokeniseringslogik, der defineres i softwaren, såsom adjektiv, verb eller substantiv osv.

Det er normalt indehaver af en bestemt algoritme, der hjælper med at markere nogle af udtrykkene i hele teksten. Det har nogle varekategorier, som er mere komplekse end defineret ovenfor. Ovenstående definerer funktionalitet er en af ​​de meget grundlæggende funktioner i POS-tagget.

Q7. Da analysen er et af de kritiske krav i naturlig sprogbehandling (NLP), kan vi følge adskillige analysemetoder for at forstå NLP korrekt. I mellem alle disse en af ​​de vigtigste analyser kaldet Pragmatisk analyse. Forklar venligst om pragmatisk analyse i detaljer?

Svar:
En pragmatisk analyse er en af ​​de kritiske analyser, der defineres i NLP. Den håndterer hovedsageligt en del viden, der hører hjemme i omverdenen. Det betyder noget af den viden, der altid er ekstern for nogle definerer dokumenter eller allerede forespørgsler. Denne form for analyse koncentrerer hovedsageligt kritisk fortolkning af et bestemt specifikt ord og forsøger at forstå den faktiske betydning af det ord. For at udføre denne form for analyse kræves den virkelige verden viden meget.

Lad os gå til de næste NLP-interviewspørgsmål

Q8. Igen, som NLP bruges til multiple sprogbehandling smart og interagerer med computersystemet baseret på korrekt sprogforståelse, bruges en af ​​nøgleparsningerne normalt af NLP, det kaldes afhængigheds parsing. Forklar venligst om afhængighedsopdeling i detaljer med korrekt forklaring?

Svar:
Afhængighedsopsætning er faktisk kendt i branchen som syntaktisk parsning. Det udfører en af ​​de kritiske opgaver i NLP-behandling, det identificerer eller genkender nogle af sætningerne og tildeler dem i nogle definerer en syntaktisk struktur til korrekt forståelse. En af de populære syntaktiske strukturer er parsed tree definere med nogle analyseringsalgoritmer.

Q9. Et af de helt basale krav i NLP er nøgleordsnormalisering. Der har normalt to processer eller teknikker efterfulgt af NLP til håndtering af korrekt søgeordsnormalisering. Forklar i detaljer om nøgleordets normalisering og hvilke teknikker der kan følges for det samme.

Svar:
Dette er det mest stillede NLP-interviewspørgsmål i et interview. Der er to nøgleinormaliseringsprocesser i NLP, som hjælper til nøgleordsnormalisering. Disse to processer er Stemming og Lemmatization.

Q10. Der er nogle klassificeringsmodeller defineret i NLP. Hvilken type funktioner kan følges af NLP for at forbedre nøjagtigheden i klassificeringsmodellen?

Svar:
Der er flere klassifikationer efterfulgt af NLP, der forklarer det samme nedenfor:

  • Tællefrekvens for definere termer.
  • Notation af vektor for hver sætning.
  • En del af tagging af tale (POS).
  • Grammatisk afhængighed eller nogle definerer ordbog eller bibliotek.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til listen over NLP-interviewspørgsmål og-svar, så kandidaten let kan nedbryde disse NLP-interviewspørgsmål. Her i dette indlæg har vi studeret top NLP-interviewspørgsmål, som ofte stilles i interviews. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. Top Stil Threading-interviewspørgsmål
  2. Oracle Apps Interview Spørgsmål og svar
  3. OpenStack Interview spørgsmål
  4. Top 10 Computer Architecture Interview spørgsmål

Kategori:

Iværksætterudvikling