nlp面试问题 nlp算法面试题

自然语言处理NLP面试问题

• 前言
• 一、机器学习相关模型

• 1、朴素贝叶斯

• 1-1、相关概念介绍
• 1-2、贝叶斯定理
• 1-3、贝叶斯算法的优缺点
• 1-4、拓展延伸

• 1-4-1、MLE（最大似然）
• 1-4-2、MAP（最大后验概率）

• 2、逻辑回归

• 2-1、推导目标函数
• 2-2、求梯度
• 2-3、逻辑回归实战

• 3、SVM
• 4、k临近
• 5、决策树
• 6、集成方法。
• 7、CRF
• 8、HMM
• 9、解释一下正则化

• 二、深度学习相关模型

• 1、CNN
• 2、RNN
• 3、LSTM
• 4、textcnn
• 5、transformer
• 6、bert

• 6-1、bert
• 6-2、bert衍生模型

• 6-2-1、Albert
• 6-2-2、Roberta
• 6-2-3、XLNET
• 6-2-4、ERNIE

• 6-3、bert激活函数
• 6-4、bert的其他一些问题

• 三、自然语言处理过程中使用的技巧以及方法

• 1、Batch Normalization 优缺点
• 2、分词
• 3、各种激活函数优缺点
• 4、word2vec原理

• 四、以问题为导向

• 1、如何解决维度灾难？
• 2、GDBT和XGboost区别、改进？
• 3、Bert和GPT的区别
• 4、Bert的优化机制

• 四
• 五、
• 总结

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前言

提前准备总归是好的嘛，为未来做准备！简单的模型对应简单的环境，而复杂的模型对应复杂的环境。由简单模型到复杂模型：LR-SVM-神经网络-深度学习。模型的复杂度源于：模型本身的选择、模型参数的个数、模型的参数空间选择、模型拟合的样本个数。

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一、机器学习相关模型

1、朴素贝叶斯

1-1、相关概念介绍

先验概率（边缘概率）：某个事件发生的概率，即通过经验来判断事情发生的概率。
条件概率（后验概率）：事件A在事件B已经发生条件下的发生概率。
联合概率：两个事件共同发生的概率。
$p(x, y)=p(x)p(y|x)$
$p(x, y)=p(y)p(x|y)$
条件独立：
$p(x,y|z) = p(x|z)p(y|z)$
注意：朴素贝叶斯定理假设特征之间相互独立。

1-2、贝叶斯定理

贝叶斯原理：实际上就是求解后验概率。

贝叶斯公式(根据联合概率求得)：

推导贝叶斯公式：

根据上边两个条件概率公式即可推导出贝叶斯公式。

1-3、贝叶斯算法的优缺点

优点
1、对小规模数据的表现很好，能处理多分类任务，适合增量式训练。
2、算法简单，训练速度快。

缺点
1、对缺失数据不太敏感。
2、因为朴素贝叶斯模型假设了属性之间相互独立，这在实际应用中往往是不成立的，在属性之间相关性比较大的时候，分类效果并不好。适合属性之间相关性较小的样本。
3、需要首先知道先验概率。如果先验概率是假设的，那么往往预测结果不会那么准确。
4、对于输入数据的表达形式很敏感。

1-4、拓展延伸

1-4-1、MLE（最大似然）

理解：假设数据服从某个分布（模型已知），但是参数未知，这个时候我们希望对这个参数进行估计，而MLE的思想就是找到一个参数值，使得每条样本出现的概率最大。
似然函数：
总体X为离散型时：
$L(θ) = \prod_{i=1}^n p(x_i; θ)$
那么要优化的目标为：
$argmax \prod_{i=1}^n p(x_i| θ)$

总体X为连续型时：
$L(θ) = \prod_{i=1}^n f(x_i; θ)$

注意：最大似然估计会寻找关于 θ的最可能的值（即，在所有可能的θ取值中，寻找一个值使这个采样的“可能性”最大化）。

1-4-2、MAP（最大后验概率）

理解：在MLE的基础之上，我们还有一个额外的信息，就是我们知道这个参数也服从某个分布，MAP就是加上这个条件，对我们的参数进行估计。

2、逻辑回归

逻辑回归是一种分类方法，主要用于二分类问题，使用逻辑函数（即Sigmoid函数）。

$g(z)= \frac {1}{1+e^{-z}}$

原始的条件概率为（w是设定好的向量矩阵，x是特征表示为的向量，b是偏置项。）

$p(Y|X) = {w^T}x+b$

上述两个式子结合，可以将条件概率和逻辑回归联系到一起，则在特征X的条件下，被划分为Y类别的概率是：

$p(Y|X)= \frac {1}{1+e^{-{w^T}x+b}}$

Sigmoid函数如图所示：

如果是二分类的情况，则有：

$p(y=1|x, w)= \frac {1}{1+e^{-{w^T}x+b}}$

$p(y=0|x, w)= 1-p(y=1|x, w)$

即：

$p(y=0|x, w)= \frac {e^{-{w^T}x+b}}{1+e^{-{w^T}x+b}}$

把y=1和y=0的两个式子合并可以得到：

$p(y|x, w)= p(y=1|x, w)^y[1-p(y=1|x, w)]^{1-y}$

2-1、推导目标函数

目的：我们需要最大化目标函数。找出使得目标函数最大的w和b。
引入最大似然：
$\prod_{i=1}^{m} {p(y^{i}|x^{i}, w)= \prod_{i=1}^{m} p(y=1|x^{i}, w)^{y^{i}}[1-p(y=1|x^{i}, w)]^{1-y^{i}}}$
两边取自然对数可得：
$\sum_{i=1}^{m} {[y^i log p(y=1|x^{i},w)+(1-y^{i})log(1-p(y=1|x^{i}, w))]}$
最大化原函数等价于求最小化函数：
$-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m} {[y^i log p(y=1|x^{i},w)+(1-y^{i})log(1-p(y=1|x^{i}, w))]}$
将$p(y=1|x^{i},w)$表示为：$h(x^{i})$
则最终的目标函数为：
$J（W,b）= -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m} {[y^i log h(x^{i})+(1-y^{i})log(1-h(x^{i}))]}$

2-2、求梯度

2-3、逻辑回归实战

3、SVM

SVM（一般不会手推，说一下最大间隔、KKT，核）

4、k临近

5、决策树

• 定义：决策树是一种机器学习的方法，比较常用的决策树有ID3、C4.5和CART，CART的分类效果一般优于其他决策树。
• 特征：决策树是一种树形结构，其中每个内部结点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶结点代表一种分类结果。

优点

• 使用简单的决策规则建立决策树模型，这个过程比较容易被理解。
• 决策树模型可以可视化，比较直观。
• 应用范围比较广，既可用于分类也可用于回归。
• 能够处理数值型和连续的样本特征。

缺点

• 容易在训练数据中生成复杂的树结构，很容易造成过拟合，而剪枝可以缓解过拟合。常用的方法是限制树的高度。

ID3

• 以信息论为基础，使用信息增益来选择属性，从而实现对数据的归纳分类；根据信息增益运用自顶向下的贪心策略是ID3建立决策树的主要方法。
• 优点
• 建立的决策树规模比较小
• 查询速度比较快
• 灵活方便。
• 缺点
• 信息增益倾向于取值较多的特征，容易造成误差
• 没有考虑连续值
• 无法处理有缺失值的数据
• 没有考虑过拟合的问题。
• 容易受到异常值的干扰

C4.5

• 基于ID3改进的一个分类决策树算法。
• 改进
• 不仅使用信息增益，还用信息增益率来选择属性，克服了ID3算法选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。
• 可以对不完整数据进行处理。
• 在决策树的构造过程中进行剪枝。
• 优点
• 支持处理连续值
• 缺点
• 容易受到异常值的干扰

CART算法

6、集成方法。

7、CRF

8、HMM

9、解释一下正则化

正则化：将系数估计朝0的方向进行约束、调整或者缩小。也就是说，正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度，从而避免过拟合的危险。（即正则化是给损失函数加上一些限制。避免其过拟合）
过拟合函数：过拟合函数往往都是一个高阶多项式，正则化的目的就是使得高次项系数尽可能的为0或者是接近于0。
$f(x) = θ_0+ θ_1x+θ_2x^2+θ_3x^3+θ_4x^4$
线性回归模型的代价函数：代价函数=损失函数+正则化项
$J(θ) = \frac{1}{2m}[\sum_{i=1}^m (h_θ(x^{i})-y^i)^2+λ \sum_{j=1}^n θ_j^2]$
备注：λ是正则化参数，参数越大，则对其惩罚的力度也越大，相应的会把所有的参数最小化，能起到规范的作用。$θ^2$平方是为了求导方便。
L1、L2正则化：又叫做L1范数、L2范数。目的是对损失函数加上一个约束，减小其解的范围。
L1正则化：逼迫更多w为0，变得稀疏。（Lasso回归）
L2正则化：逼迫所有w尽可能趋向于0但是不为0，顾及到了每一个点。（岭回归）

二、深度学习相关模型

1、CNN

2、RNN

3、LSTM

lstm结构图

4、textcnn

5、transformer

transformer结构图

6、bert

6-1、bert

6-2、bert衍生模型

6-2-1、Albert

6-2-2、Roberta

6-2-3、XLNET

6-2-4、ERNIE

6-3、bert激活函数

6-4、bert的其他一些问题

bert以及衍生模型

三、自然语言处理过程中使用的技巧以及方法

1、Batch Normalization 优缺点

2、分词

3、各种激活函数优缺点

4、word2vec原理

四、以问题为导向

1、如何解决维度灾难？

维度灾难：指的是在建模的过程中，随着特征数量的增多，计算量呈指数级增长的一种现象。
如何解决：主成分分析法PCA、线性判别法LDA、拉普拉斯特征映射。

2、GDBT和XGboost区别、改进？

3、Bert和GPT的区别

结构上的区别：Bert的网络结构类似于Transformer的Encoder部分，而GPT类似于Transformer的Decoder部分。
预训练任务的区别：Bert的预训练任务中，Bert主要使用“填空题”的形式来完成预训练，随机盖住一些输入文字，被mask的部分是随机决定的。而GPT要做的任务是，预测接下来，会出现什么。

4、Bert的优化机制

Bert模型是欠训练的，可以考虑训练的时间更长，添加更多的训练数据，每一批次的训练数据增大。训练更长的句子。

梯度下降
学习率
各个激活函数：Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky Relu、Elu
attention
self-attention

去除噪声、数据获取

数据不平衡的处理：重采样、上采样、下采样等等。
文本表示：tf-idf（公式）
词袋模型
word2vec：CBOW，Skip-Gram（公式、训练技巧）
word2vector负采样时为什么要对频率做3/4次方
改进后的word2vec
fasttext，glove，elmo

序列标注：
基于概率模型的方法：HMM，MEMM，CRF（画图，比较差异）
基于深度学习的方法：bi-lstm+CRF

关系抽取：
应用场景：知识图谱。
方法：Bootstrap（半监督方法）
深度学习方法：

熟悉hadoop、spark对海量数据进行处理。

四

大型任务：
1、文本聚类：
方法：划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法。
场景应用案例：数据整理，数据挖掘，用户画像，数据可视化。
2、文本分类：
机器学习：
模型融合的方法：
深度学习的方法：
应用场景：垃圾邮件二分类，新闻主题分类，多标签多分类。
3、文本摘要：
抽取式的
压缩式的
重组法
4、语言生成：
基于概率统计：
基于深度学习：
任务：写诗机器人，聊天任务中的语言生成。
5、机器翻译：
关键技术：编码器-解码器注意力机制。
6、聊天系统：
类型：闲聊，专业领域问答，任务型（基于特定任务，多轮对话）。
任务型机器人：意图识别、词槽填充、对话管理。
强化学习，适合多轮对话。