Introduksjon til NLP intervjuspørsmål og svar

NLP står for Natural Language Processing. Det er en av de store planleggingen av prosesser med flere språk ved å bruke datavitenskap, ingeniørkunnskap, spesielt informasjonsteknisk kunnskap og sterk kunstig intelligens, som sørger for riktig samhandling mellom menneskers språk og datasystem.

Nå, hvis du leter etter en jobb som er relatert til NLP, må du forberede deg på NLP-intervjuspørsmålene i 2019. Det er sant at hvert intervju er forskjellig per de forskjellige jobbprofilene. Her har vi utarbeidet viktige NLP-intervjuspørsmål og svar som vil hjelpe deg å få suksess i intervjuet.

I denne artikkelen om NLP Interview Questions fra 2019, skal vi presentere 10 viktigste og ofte stilte NLP Interview Questions. Disse spørsmålene er delt inn i to deler er som følger:

Del 1 - NLP intervjuspørsmål (grunnleggende)

Denne første delen dekker grunnleggende NLP-intervjuspørsmål og svar

Q1. Gjør rede for detaljer om Natural Processing Language (NLP), som for tiden er en av de viktigste læringsprosessene for kunstig språk som er startet i bransjen?

Svar:
Natural Language Processing (NLP) er designet for å forstå og analysere de naturlige språkene automatisk måte og eksportere data eller muligens krever informasjon fra de tilgjengelige dataene. NLP har noen definere algoritmer som hovedsakelig hjelper på maskinlæring. Denne typen maskinlæringsalgoritmer hjelper faktisk til å forstå analysering av noen av de naturlige språkene.

Q2. Det har noen forskjellige vanlige elementer i naturlig språkbehandling. Disse elementene er veldig viktige for å forstå NLP riktig. Kan du forklare det i detalj med et eksempel?

Svar:
Det har mange komponenter som normalt brukes ved hjelp av naturlig språkbehandling (NLP). Noen av hovedkomponentene er forklart nedenfor:

  • Utvinning av enhet : Den identifiserer og trekker faktisk ut noen kritiske data fra tilgjengelig informasjon som hjelper til å segmentere den gitt setningen for å identifisere hver enhet. Det kan hjelpe med å identifisere et menneske at det er fiktiv eller ekte, samme type virkelighetsidentifikasjon for enhver organisasjon, begivenheter eller geografisk beliggenhet etc.
  • Analysen på en syntaktisk måte: den hjelper hovedsakelig med å opprettholde ordre ordentlig av tilgjengelige ord.
  • En analyse på en programmatisk måte: Det er en av nøkkelprosessene til NLP. Det hjelper til å trekke ut data fra den spesifikt tilgjengelige teksten på naturlige språk.

La oss gå til de neste NLP intervjuspørsmål

Q3. Forklar detaljer om varianter som er tilgjengelige i tilfelle behandling av naturlige språk på en smart måte, om vi vet at påvirkede områder er veldig små, da denne behandlingen starter ganske nylig?

Svar:
Naturlig språkbehandling (NLP) kan ha en implementering på forskjellige områder av det nåværende bransjemiljøet. Noen av nøkkelområdene forklarer nedenfor:

  • En analyse ble gjort på en semantisk måte.
  • Oppsummer naturlig informasjon naturlig.
  • Klassifisering av tekstens varianter er skrevet på naturlig språk.
  • Klar svar på noen vanlige spørsmål

Vi kan gi noen nøkkeleksempler på det virkelige liv der naturlig språkbehandling (NLP) brukes bredt. Eksempler er Google Assistance, IOS Siri eller Amazon-ekko.

Q4. Når det gjelder behandling av naturlig språk nevnte vi vanligvis en vanlig terminologi NLP og bindende hvert språk med samme terminologi på riktig måte. Vennligst forklar detaljene om denne NLP-terminologien med et eksempel?

Svar:
Dette er de grunnleggende NLP-intervjuspørsmålene som stilles i et intervju. Det er noen flere faktorer tilgjengelig for å forklare naturlig språkbehandling. Noen av hovedfaktorene er gitt nedenfor:

  • Vektorer og vekter : Google Word-vektorer, lengde på TF-IDF, varedokumenter, ordvektorer, TF-IDF.
  • Tekststruktur : Navngivne enheter, tagging av en del av talen, identifisering av setningens hode.
  • Analyse av sentiment : Kjenne til funksjonene til sentiment, tilgjengelige enheter for sentimentet, sentiment felles ordbok.
  • Klassifisering av tekst : Læringsveiledning, satt av et tog, sett med validering i Dev, Set of define test, en funksjon i den enkelte tekst, LDA.
  • Lesing av maskinspråk : Utdrag av mulig enhet, kobling til en individuell enhet, DBpedia, noen biblioteker som Pikes eller FRED.

Q5. En annen veldig vanlig terminologi brukt i tilfelle av naturlig læringsprosessering, som kalles TF-IDF. Vennligst forklar i detaljer om forståelsen av TFIDF riktig og komme med noen eksempler?

Svar:
TF-IDF eller tf-IDF er i utgangspunktet stående for en eller annen kritisk frekvens av begrepet eller noen invers frekvens av spesifikt dokument. TF-IDF bruker i utgangspunktet for å identifisere noen av nøkkelordene fra et helt dokument skrevet på naturlig språk. Det dreier seg hovedsakelig om å hente informasjon fra det kritiske dokumentet ved å bruke noen statistiske numeriske data for å identifisere noen av nøkkelordene og nevne hvor viktig det ordet spesifikt er i samlingen av flere dokumenter eller i settet med samlinger.

Del 2 - NLP intervjuspørsmål (avansert)

La oss nå se på de avanserte NLP-intervjuspørsmål.

Q6. Det er flere tagging som brukes til å behandle naturlige språk. I alle de tagging del av talen (POS), er tagging en av de populære i vår bransje. Vennligst forklar i detaljer om merking av deler av tale (POS), og hvordan den kan brukes riktig?

Svar:
En del av talemerket er et veldig interessant og viktigste verktøy for å behandle naturlig språk på riktig måte. Denne delen av tale (POS) tagger er et normalt verktøy eller programvare som hjelper deg med å lese kritisk tekst uavhengig av språk, og tilordne deretter hele setningen i en del av talen for hvert ord eller annen tokeniseringslogikk definere i programvaren, for eksempel adjektiv, verb eller substantiv etc.

Det er normalt inneha en bestemt algoritme som hjelper til med å merke noen av begrepene i hele tekstdelen. Den har noen varekategorier som er mer komplekse enn definere ovenfor. Ovennevnte definerer funksjonalitet er en av de helt grunnleggende funksjonene i POS-taggen.

Q7. Siden analysen er et av de kritiske kravene til naturlig språkbehandling (NLP), kan vi følge flere analysetilnærminger for å forstå NLP riktig. I mellom alle de en av nøkkelanalysene som kalles Pragmatisk analyse. Vennligst forklar om pragmatisk analyse i detaljer?

Svar:
En pragmatisk analyse er en av de kritiske analysene som defineres i NLP. Den håndterer hovedsakelig litt kunnskap som hører hjemme i omverdenen. Det betyr noe av kunnskapen som alltid er ekstern for noen definerer dokumenter eller allerede har spørsmål. Denne typen analyse konsentrerer hovedsakelig kritisk tolkning av et bestemt ord og prøver å forstå den faktiske betydningen av det ordet. For å gjøre denne typen analyser kreves det virkelig kunnskap.

La oss gå til de neste NLP intervjuspørsmål

Q8. Igjen, som NLP brukes for flerspråklig behandling smart og interagerer med datasystem basert på riktig språkforståelse, en av nøkkelparseringene som normalt brukes av NLP, det kalles avhengighetsparing. Vennligst forklar om parsing-analyse i detaljer med riktig forklaring?

Svar:
Avhengighetsanalyse er faktisk kjent i bransjen som syntaktisk parsing. Det gjør en av de kritiske oppgavene ved NLP-prosessering, den identifiserer eller gjenkjenner noen av setningene og deretter tilordner de i noen definerer en syntaktisk struktur for å forstå ordentlig. En av de populære syntaktiske strukturene er parset tre definere med noen analyseringsalgoritme.

Q9. Et av de helt grunnleggende kravene i NLP er nøkkelordnormalisering. Det har normalt to prosesser eller teknikker fulgt av NLP for å håndtere riktig søkeordnormalisering. Vennligst forklar i detaljer om søkeordnormalisering og hvilke teknikker som kan følges for det samme.

Svar:
Dette er det mest stilte NLP-intervjuspørsmålet i et intervju. Det har to viktige normaliseringsprosesser i NLP som hjelper til søkeordnormalisering. Disse to prosessene er Stemming og Lemmatization.

Q10. Det er noen klassifiseringsmodell definere i NLP. Hva slags funksjoner kan følges av NLP for å forbedre nøyaktigheten i klassifiseringsmodellen?

Svar:
Det har flere klassifiseringer fulgt av NLP, og forklarer det samme nedenfor:

  • Tellefrekvens for definere termer.
  • Notasjon av vektor for hver setning.
  • Del av tale (POS) tagging.
  • Grammatisk avhengighet eller noen definerer ordbok eller bibliotek.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til listen over NLP-intervjuspørsmål og svar, slik at kandidaten enkelt kan slå sammen disse NLP-intervjuspørsmålene. Her i dette innlegget har vi studert topp NLP intervjuspørsmål som ofte blir stilt i intervjuer. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

  1. Topp spørsmål Threading Interview Interview
  2. Oracle Apps intervjuspørsmål og svar
  3. OpenStack intervjuspørsmål
  4. Topp 10 spørsmål om dataarkitektur

Kategori:

Entreprenørskaputvikling