Introdução às perguntas e respostas da entrevista da PNL
PNL significa Natural Language Processing. É um dos grandes planejamentos do processamento de múltiplas linguagens, utilizando ciência da computação, conhecimento em engenharia, especialmente conhecimento em engenharia da informação e forte inteligência artificial, que garantem uma interação adequada entre as línguas humanas e o sistema de computação.
Agora, se você está procurando um emprego relacionado à PNL, precisa se preparar para as Perguntas da entrevista da PNL de 2019. É verdade que cada entrevista é diferente de acordo com os diferentes perfis de trabalho. Aqui, preparamos as perguntas e respostas importantes da entrevista da PNL, que o ajudarão a obter sucesso em sua entrevista.
Neste artigo de Perguntas da entrevista da PNL de 2019, apresentaremos as 10 perguntas mais importantes e mais frequentes da entrevista da PNL. Essas perguntas são divididas em duas partes:
Parte 1 - Perguntas da entrevista da PNL (Básica)
Esta primeira parte aborda perguntas e respostas básicas da entrevista da PNL
Q1 Explique em detalhes sobre a linguagem de processamento natural (PNL), que atualmente é um dos principais processos de aprendizado de idioma artificial iniciado no setor?
Responda:
O Processamento de linguagem natural (PNL) foi projetado para entender e analisar a maneira automática de idiomas naturais e exportar dados ou, possivelmente, exigir informações desses dados disponíveis. A PNL possui algum algoritmo de definição que ajuda principalmente no aprendizado de máquina. Esse tipo de algoritmo de aprendizado de máquina realmente ajuda a entender a análise de algumas das línguas naturais.
Q2 Existem vários elementos comuns no processamento de linguagem natural. Esses elementos são muito importantes para entender a PNL corretamente. Você pode explicar o mesmo em detalhes com um exemplo?
Responda:
Muitos componentes normalmente são usados pelo NLP (Natural Language Processing). Alguns dos principais componentes são explicados abaixo:
- Extração de Entidade : Na verdade, ele identifica e extrai alguns dados críticos das informações disponíveis, que ajudam a segmentar a sentença fornecida na identificação de cada entidade. Pode ajudar a identificar um ser humano que seja fictício ou real, o mesmo tipo de identificação de realidade para qualquer organização, evento ou localização geográfica etc.
- A análise de forma sintática: ajuda principalmente a manter a ordenação correta das palavras disponíveis.
- Uma análise de maneira programática: é um dos principais processos da PNL. Ajuda na extração de dados do texto especificamente disponível em idiomas naturais.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista da PNL
Q3 Explique detalhes sobre as áreas de variedades disponíveis no caso de processar linguagens naturais de maneira inteligente, se sabemos que as áreas impactadas são muito pequenas, pois esse processamento começou muito recentemente?
Responda:
O processamento de linguagem natural (PNL) pode ter uma implementação em várias áreas do ambiente atual da indústria. Algumas das principais áreas estão explicando abaixo:
- Uma análise foi realizada de maneira semântica.
- Resuma as informações em linguagem natural automaticamente.
- O texto da classificação das variedades é escrito em linguagem natural.
- Resposta pronta para algumas perguntas comuns
Podemos dar um exemplo-chave da vida real, onde o processamento de linguagem natural (PNL) é amplamente utilizado. Exemplos são o Google Assistance, IOS Siri ou Amazon echo.
Q4. No caso do processamento de linguagem natural, normalmente mencionamos uma terminologia comum da PNL e vinculamos corretamente cada linguagem com a mesma terminologia. Por favor, explique em detalhes sobre esta terminologia da PNL com um exemplo?
Responda:
Estas são as perguntas básicas da entrevista da PNL feitas em uma entrevista. Existem vários fatores disponíveis no caso de explicar o processamento de linguagem natural. Alguns dos principais fatores são apresentados abaixo:
- Vetores e pesos : vetores do Google Word, comprimento do TF-IDF, documentos de variedades, vetores de palavras, TF-IDF.
- Estrutura do texto : entidades nomeadas, marcação de parte do discurso, identificação do cabeçalho da frase.
- Análise do sentimento : conheça os recursos do sentimento, entidades disponíveis para o sentimento, dicionário comum do sentimento.
- Classificação do texto : Supervisão de aprendizagem, acionamento de um trem, conjunto de validação em Dev, Conjunto de teste de definição, uma característica do texto individual, LDA.
- Leitura de linguagem de máquina : extração da entidade possível, vinculando-se a uma entidade individual, a DBpedia, algumas bibliotecas como Pikes ou FRED.
Q5 Uma outra terminologia muito comum usada no caso do processamento natural da aprendizagem, chamada TF-IDF. Por favor, explique em detalhes o entendimento do TFIDF corretamente e venha com algum exemplo?
Responda:
TF-IDF ou tf-IDF é basicamente representado por alguma frequência crítica de termo ou alguma frequência inversa de documento específico. O TF-IDF é basicamente usado para identificar algumas das palavras-chave de um documento inteiro escrito em linguagem natural. Trata-se principalmente de recuperar informações do documento crítico, usando alguns dados numéricos estatísticos para identificar algumas das palavras-chave e mencionar a importância dessa palavra especificamente na coleção de vários documentos ou no conjunto de coleções.
Parte 2 - Perguntas da entrevista da PNL (avançado)
Vamos agora dar uma olhada nas perguntas avançadas da entrevista da PNL.
Q6 Existem várias tags usadas para o processamento de idiomas naturais. Em todas as partes do discurso (POS), a marcação é uma das mais populares em nossa indústria. Explique em detalhes sobre a marcação de parte do discurso (POS) e como ela pode ser usada corretamente?
Responda:
Parte do identificador de fala é uma ferramenta muito interessante e mais importante para processar a linguagem natural da maneira correta. Este identificador de parte da fala (POS) é uma ferramenta ou software normal que ajuda a ler algum texto crítico independente de qualquer idioma e atribui sentença inteira na parte da fala para cada palavra ou outra lógica de tokenização definida no software, como adjetivo, verbo ou substantivo etc.
Normalmente, ele contém um algoritmo específico que ajuda a rotular alguns dos termos no corpo inteiro do texto. Possui algumas categorias de variedades mais complexas do que as definidas acima. A funcionalidade de definição acima é um dos recursos muito básicos da tag POS.
Q7 Como a análise é um dos requisitos críticos do processamento de linguagem natural (PNL), podemos seguir várias abordagens de análise para entender adequadamente a PNL. Entre todos esses, uma das principais análises denominada Análise Pragmática. Por favor, explique sobre a análise pragmática em detalhes?
Responda:
Uma análise pragmática é uma das análises críticas definidas na PNL. Está lidando principalmente com algum conhecimento que pertence ao mundo exterior. Isso significa que parte do conhecimento que sempre é externo para alguns define documentos ou já consulta. Esse tipo de análise concentra principalmente a interpretação crítica de alguma palavra específica e tenta entender o significado real dessa palavra. Para fazer esse tipo de análise, é necessário muito conhecimento do mundo real.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista da PNL
Q8 Novamente, como a PNL era usada para o processamento de vários idiomas de maneira inteligente e interagia com o sistema de computador com base no entendimento adequado da linguagem, uma das análises de chaves normalmente usadas pela PNL, denominada análise de dependência. Por favor, explique sobre a análise de dependência em detalhes com a explicação adequada?
Responda:
A análise de dependência é realmente conhecida no setor como análise sintática. Ele está realizando uma das tarefas críticas do processamento da PNL, identificando ou reconhecendo algumas das frases e, em seguida, atribuindo-as a algumas que definem uma estrutura sintática para entender adequadamente. Uma das estruturas sintáticas populares é a árvore analisada, definida com algum algoritmo de análise.
Q9 Um dos requisitos básicos da PNL é a normalização de palavras-chave. Normalmente, existem dois processos ou técnicas seguidas pela PNL para lidar com a normalização de palavras-chave adequada. Explique em detalhes sobre a normalização de palavras-chave e quais técnicas podem ser seguidas para o mesmo.
Responda:
Esta é a pergunta da entrevista de PNL mais solicitada em uma entrevista. Há dois processos principais de normalização na PNL que ajudam na normalização de palavras-chave. Esses dois processos são Stemming e Lemmatization.
Q10. Existem alguns modelos de classificação definidos na PNL. Que tipo de recursos podem ser seguidos pela PNL para melhorar a precisão no modelo de classificação?
Responda:
Existem várias classificações seguidas pela PNL, explicando o mesmo abaixo:
- Frequência de contagem de termos definidos.
- Notação de vetor para cada frase.
- Identificação de parte do discurso (POS).
- Dependência gramatical ou alguns definem dicionário ou biblioteca.
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Este foi um guia para a lista de perguntas e respostas da entrevista da PNL, para que o candidato possa reprimir essas perguntas da entrevista da PNL facilmente. Aqui neste post, estudamos as principais perguntas da entrevista de PNL, que são frequentemente feitas em entrevistas. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
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