python 阿里面试 + 手撕代码，算法和nlp岗位_afhmm

阿里的面试被扣到了这些问题，这些问题都是实际项目中常见的：

一、CRF原理简介

CRF（Conditional Random Fields）是一种机器学习算法，用于标注序列数据。CRF基于马尔可夫随机场（Markov Random Field）模型，它将输入序列映射到输出序列，同时考虑到输入序列中的上下文信息和输出序列中的相互依赖关系。

CRF的训练过程是找到最优的权重参数，使得给定输入序列和对应输出序列的联合概率最大。这个联合概率可以被分解成多个条件概率的乘积，每个条件概率由当前标签和上下文标签组成。CRF将输入序列看作是观察序列，输出序列看作是隐藏序列，通过最大化联合概率求解最优的隐藏序列。

在实际应用中，CRF常用于自然语言处理领域，如命名实体识别、分词、词性标注等任务。

二、HMM原理简介

HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。在HMM中，系统状态是由一个不可观测的隐含变量序列（hidden state sequence）控制的，每个状态可以观测到一个对应的可观测值，这些可观测值构成了观测序列（observation sequence）。HMM主要包括三个部分，即状态转移矩阵、发射矩阵和初始状态向量。

状态转移矩阵描述了系统从一个状态转移到另一个状态的概率，它是一个N×N（N为状态数）的矩阵，其中第i行第j列表示从状态i转移到状态j的概率。

发射矩阵描述了系统在某一状态下产生某个观测值的概率，它是一个N×M（M为观测值个数）的矩阵，其中第i行第j列表示在状态i下产生观测值j的概率。

初始状态向量描述了系统一开始处于各个状态的概率，它是一个长度为N的向量，其中第i个元素表示系统一开始处于状态i的概率。

HMM模型可以用于许多领域，如语音识别、自然语言处理、生物信息学等。在语音识别中，HMM模型将声学信号转换为文本，将声学模型和语言模型结合使用可以实现更高效准确的语音识别。在自然语言处理中，HMM模型可以用于词性标注、分词、命名实体识别等任务。在生物信息学中，HMM模型可以用于基因序列分析、蛋白质结构预测等任务。

三、二者的区别

HMM和CRF是两种常用的序列标注模型，它们之间的对比如下：

1. 模型形式

HMM是一种生成模型，它假设观测序列是由隐状态序列生成的，并对这些隐状态使用概率分布建模。CRF是一种判别模型，它通过直接建模观测序列和输出序列之间的条件概率分布来完成标注任务。

2. 特征表示

HMM只考虑了当前位置的观测值和前一个位置的隐状态，而CRF可以使用更多的特征，如当前位置的观测值、前后位置的观测值、前后位置的标注等，这使得CRF能够更好地利用上下文信息。

3. 模型训练

HMM通常使用基于EM算的Baum-Welch算法进行训练，CRF可以使用基于梯度下降算法进行训练，如随机梯度下降（SGD）和L-BFGS法等。

4. 模型性能

由于CRF能够更好地利用上下文信息，因此在标注任务中通常能够比HMM获得更好的性能。此外，由于CRF是一种判别模型，它能够更好地处理多类别标注任务和非线性问题。但是，HMM在一些特定场景下仍然可以表现出色，如对于简单的标注任务和较小的数据集。

总之，HMM和CRF都是序列标注任务中常用的模型，它们各自具有优点和缺点，应根据具体应用场景选择合适的模型。

四、在多分类任务中：说一下管道模型？

管道模型在深度学习中是非常常用的，其主要应用是将大规模的深度学习任务分解为多个小规模的任务，并通过管道将这些小任务有序的连接起来，从而提高深度学习的计算效率和准确率。具体应用包括：

1. 数据预处理：通过管道将数据预处理过程分解为多个小任务，比如数据清洗、特征提取、数据增强等，从而提高数据处理的效率和准确率。

2. 模型训练：通过管道将模型训练过程分解为多个小任务，比如前向传递、反向传递、参数优化等，从而提高深度学习模型的训练效率和准确率。

3. 模型评估：通过管道将模型评估过程分解为多个小任务，比如模型性能测试、模型可视化、模型解释等，从而提高深度学习模型的评估效率和准确率。

管道模型的优点在于能够快速响应数据增长和计算能力增强的需求，并且可以很好地适应分布式计算环境，从而充分发挥计算资源的利用率，提高深度学习模型的训练速度和准确度。同时，管道模型还可以很好地应用于自动化深度学习中，通过自动调节管道参数和选择算法，实现自动化训练和优化深度学习模型的目标。

五、在深度学习中，管道模型中累计损失怎么避免？

在深度学习中，管道模型中累计损失的问题可以通过以下几种方法来避免：

1. 使用多任务学习：多任务学习可以将不同任务的损失函数结合在一起，同时进行训练。通过共享底失的问题。这样可以减少模型中的信息丢失，提高整体性能。

2. 分阶段训练：将管道模型分为多个阶段进行训练，每个阶段只关注当前任务的损失函数。在每个阶段之间，可以冻结某些层的参数，只训练特定的层。这样可以减少累计损失的问题，并且可以加快训练速度。

3. 使用注意力机制：注意力机制可以帮助模型选择性地关注特定的任务或特征。通过引入注意力机制，模型可以有选择地学习和使用特定任务的信息，减少累计损失的问题。

4. 动态权重调整：在管道模型中，可以根据不同任务的重要性动态地调整损失函数的权重。通过调整权重，可以使模型更加关注重要的任务，减少对次要任务的影响，从而减少累计损失的问题。

5. 引入正则化项：在损失函数中引入正则化项，可以限制模型的复杂性，减少过拟合的风险。正则化项可以帮助模型更好地泛化到新的样本上，减少累计损失的问题。

总的来说，避免管道模型中累计损失的问题可以通过多任务学习、分阶段训练、注意力机制、动态权重调整和引入正则化项等方法来实现。这些方法可以提高模型的泛化性能，减少对次要任务的影响，从而避免累计损失的问题。

六、手撕代码：

//评测题目: 给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母
// KEY = {'2': ['a', 'b', 'c'],
//        '3': ['d', 'e', 'f'],
//        '4': ['g', 'h', 'i'],
//        '5': ['j', 'k', 'l'],
//        '6': ['m', 'n', 'o'],
//        '7': ['p', 'q', 'r', 's'],
//        '8': ['t', 'u', 'v'],
//        '9': ['w', 'x', 'y', 'z']}
// 输入："23"
// 输出：["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"]

 代码比较简单：深度优先搜索

def mapNums(s):
    KEY = {'2': ['a', 'b', 'c'],
            '3': ['d', 'e', 'f'],
            '4': ['g', 'h', 'i'],
            '5': ['j', 'k', 'l'],
            '6': ['m', 'n', 'o'],
            '7': ['p', 'q', 'r', 's'],
            '8': ['t', 'u', 'v'],
            '9': ['w', 'x', 'y', 'z']}
    return KEY[s]
 
def functions(nums:str):
    n = len(nums)
    path = []
    ans = []
    def dfs(i):
        if i == n:
            ans.append(''.join(path.copy()))
            return
        for x in mapNums(nums[i]):
            path.append(x)
            dfs(i+1)
            path.pop()
    dfs(0)
    return ans
 
print(functions('23'))