推荐收藏！科大讯飞算法岗(NLP 方向)面试题7道(含答案)_nlp算法岗面试题和笔试题

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-04-15 11:45:03

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nlp算法岗面试题和笔试题

节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

今天我整理一下算法岗方向面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流&面经学习，可以文末加入我们交流群。

问题1：jieba分词的原理

jieba分词是一种中文文本分词工具，主要是基于词频和词典匹配。核心原理包含以下几点：

基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG)
采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法。

问题2：word2vec的原理，怎么训练的

word2vec是一种用于将词语表示为向量的模型，它的核心思想是通过预测上下文或目标词来学习词向量。word2vec模型有两种训练方法：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram。

CBOW模型的训练过程是，给定一个窗口大小，在一个句子中，将目标词的上下文作为输入，预测目标词本身。模型的输入是上下文词向量的累加，通过一个浅层神经网络进行训练，最终得到词向量。

Skip-gram模型的训练过程是，给定一个目标词，在一个句子中，将目标词作为输入，预测它的上下文。模型通过一个浅层神经网络进行训练，最终得到词向量。

在训练word2vec模型时，可以使用大规模的语料库进行迭代训练。训练过程中使用梯度下降等优化算法来更新模型的参数，使得模型能够更好地预测上下文或目标词。

问题3：ChatGPT是怎么训练出来的

ChatGPT是由OpenAI开发的大型语言模型，基于GPT-3.5架构。ChatGPT的训练过程可以分为两个主要阶段：预训练和微调。

在预训练阶段，使用了大规模的文本数据集来训练模型。这个数据集包含了从互联网上抓取的各种文本，例如网页、书籍、维基百科等等。预训练的目标是让模型学习语言的各种模式和结构，以及推断单词和句子之间的关系。为了实现这一点，预训练使用了一个自监督学习的方法。这意味着模型在训练时没有明确的监督信号，而是通过自动生成任务来进行学习。例如，模型可能被要求预测一个句子中被遮挡的单词是什么，或者预测给定上下文的下一个单词是什么。

预训练完成后，模型就可以理解和生成文本，但它还没有具体的知识或任务特定的指导。为了使ChatGPT更适合对话任务，需要进行微调。

在微调阶段，使用人工编写的对话数据集来对模型进行有监督的训练。这些对话数据集通常由人类操作员与模型进行交互生成，以创建逼真的对话场景。这些操作员会扮演用户和模型之间的角色，向模型提问并提供回答。模型通过与这些对话进行比较，并根据预期输出进行调整，逐渐改善其回答的质量和流畅度。

微调的目的是根据特定的任务和应用场景来调整模型，使其更符合实际需求。这个阶段需要大量的迭代和调试，以改进模型的性能和适应性。

总的来说，ChatGPT的训练过程包括预训练和微调两个阶段，通过大规模的文本数据预训练模型，然后使用人工编写的对话数据集进行微调，使其适应对话任务并提供准确、连贯的回答。

问题4：BERT模型简述

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型。与传统的语言模型只使用左侧或右侧的上下文信息不同，BERT模型采用了双向编码器，同时利用了左侧和右侧的上下文信息。

BERT模型的预训练阶段采用了两个任务：掩码语言建模（Masked Language Model，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）。MLM任务类似于ChatGPT的预训练过程中的任务，随机掩盖输入文本中的一些词，要求模型预测这些被掩盖的词。NSP任务是要求模型判断两个句子是否是连续的。

BERT模型通过预训练来学习通用的语言表示，然后可以在各种下游任务上进行微调。在微调阶段，可以将BERT模型用于文本分类、命名实体识别、问答等多种自然语言处理任务，通过微调模型的参数，使其适应特定任务的需求。

问题5：PyTorch中的train和eval模块

在PyTorch中，train和eval模块通常用于模型的训练和评估。

train模块主要用于模型的训练过程。在训练过程中，train模块会迭代地将训练数据输入到模型中，计算模型的损失（通常使用损失函数来度量模型的预测结果与真实标签之间的差异），然后使用反向传播算法更新模型的参数，以减小损失函数的值。训练过程还包括设置优化器、学习率调度器等，以便对模型进行参数优化。

eval模块主要用于模型的评估过程。在评估过程中，eval模块会使用验证集或测试集的数据对训练好的模型进行评估。评估过程通常包括将测试数据输入模型中进行推理，然后根据评价指标（如准确率、召回率、F1分数等）来评估模型的性能。

问题6：Pytho中字典的结构及实现方式

在Python中，字典（Dictionary）是一种可变的数据结构，用于存储键-值对（key-value pairs）。字典中的键是唯一的，而值可以重复。字典的实现方式是哈希表（Hash Table），也称为散列表。

Python的字典通过哈希表实现，具有快速的查找和插入操作。当需要访问字典中的值时，根据键经过哈希函数计算得到索引，然后通过索引在内部数组中快速定位到对应的值。

哈希表是一种根据键直接访问值的数据结构，通过将键映射到哈希函数生成的索引位置来实现高效的键值查找。哈希函数将键转换成一个固定大小的整数，该整数用作哈希表的索引。

问题7：有一组无序数组，如何取前10个最大的数

如果给定一组无序数组，可以采用以下步骤来取前10个最大的数：

将无序数组进行排序，可以选择快速排序、堆排序或其他适合的排序算法。排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数组的长度。

对排序后的数组，从末尾开始取前10个元素，即为前10个最大的数。

举例来说，假设有一个名为nums的无序数组，可以使用Python的内置函数sorted()进行排序，并使用切片操作获取前10个最大的数：

sorted_nums = sorted(nums, reverse=True)

top_10 = sorted_nums[:10]

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