算法岗面经总结（星环科技）_星环科技nlp算法面试

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一面（2019.9.4）

1、实习项目介绍，就实习项目若干细节进行提问；

2、LSTM的隐含层输出的最后一维为多少？

建议参考：https://blog.csdn.net/songhk0209/article/details/71134698

3、Tensorflow怎么用log记录loss，并用Tensorboard可视化；

建议参考：https://blog.csdn.net/comway_li/article/details/81137262

4、Bi-lstm+CRF的损失函数？

5、RF的重要参数有哪些？

6、RF的多样性体现在哪些地方？

7、Tensorflow中的variable和get_variable区别？

建议参考：https://blog.csdn.net/timothytt/article/details/79789274

variable是定义变量，而get_variable是获取变量（只不过如果获取不到就重新定义一个变量），如果按照这种逻辑，已经基本上可以理解两者的差异了

8、手撕代码：给定一个拥有空节点的二叉树（若放宽条件，算上空节点的话可以视作一颗“满二叉树”），请求出任意两个非空节点之间空节点的个数，并将最大的个数返回；

在使用BFS的同时，记录下各节点的标号（标号从1开始记录）

二面（2019.9.7）

一上来连自我介绍都没有，直接问项目。

1、word2vec的实现方式，损失函数是什么？word2vec的输入是什么？把输入写一下？

2、神经网络模型的输入是什么？写一下？

3、负采样的实现方式，采用负采样的时候，损失函数怎么表达，写一下？其中的概率值怎么计算，写一下？

4、关键词怎么抽取的？其中居间度怎么设计的？图中怎么实现的居间度的计算？（过该顶点的最短路径 / 不过该顶点的所有最短路径）

5、推荐系统其他的推荐方法？请讲讲协同过滤方法？请问协同过滤比基于特征（关键词）推荐方法好在哪里？对于稀疏的矩阵怎么处理？能给我介绍一下什么叫SVD么？（https://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html）

6、推荐系统的评价指标，你知道哪些？怎么用这些指标去评价的？建议了解一下MAP？（https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/9309749.html）

7、手撕代码：给你两个栈，请实现一个具有现存现取功能的队列？

8、手撕代码：给你一个很长且无序的数组，请用空间复杂度为O(1)的算法找出数组的中位数。

9、你有什么要问的？

三面（2019.9.7）

1、讲一个你觉得最有意思且与nlp有关的项目？

2、除了 SVM 文本分类用过其他方法么？

3、neo4j图形数据库怎么优化的？索引不 Online 肯定慢啊！

4、neo4j图形数据库怎么搭建知识图谱，实体、关系匹配，写一下？

5、电视营销产品这个比赛怎么做的？当时考虑过用图进行计算么？

6、除了 bi-lstm+crf 的命名实体识别方法，其他的方法还知道吗？

7、Bert + CNN + lstm 用过吗？

8、固定词向量用的是腾讯的么？

9、你有什么要问的？

四面（2019.9.7）

1、刚刚面试的怎么样？

2、你看公司一般看哪些方面？

3、期待的工作地点？你家哪里的？

4、明年6月份毕业是么？

5、能来实习么？

6、你有什么要问的？

 

 

 

日积月累，与君共进，增增小结，未完待续。