O processamento de linguagem natural tornou-se uma das habilidades exigidas para empregos em IA. É uma mistura de ciência da computação, IA e linguística que preenche a lacuna de comunicação entre humanos e máquinas. A PNL se concentra no projeto de sistemas que possam compreender e processar dados em linguagem natural. Você pode encontrar vários exemplos de sistemas que usam PNL em sua vida cotidiana. A crescente demanda por especialistas em PNL aumentou a curiosidade em aprender as principais perguntas das entrevistas de PNL para empregos em PNL. Com conhecimento prévio das perguntas da entrevista de PNL e suas respostas, você pode comparecer a todas as entrevistas com confiança. Vamos aprender as perguntas mais importantes da entrevista de PNL para profissionais de nível médio.
Significado de aprender perguntas da entrevista de PNL
Você pode ter algumas dúvidas antes de aprender as perguntas da entrevista de PNL. A maioria das dúvidas em sua mente agora provavelmente apontarão para os motivos para aprender perguntas de entrevistas para empregos em PNL. A melhor maneira de encontrar respostas para essas dúvidas envolve aprender sobre a importância do processamento da linguagem natural.
É importante saber que a PNL é a força motriz por trás de aplicações como serviços de tradução de idiomas, chatbots e aplicativos de análise de sentimentos. A PNL desempenha um papel crucial na melhoria do atendimento ao cliente, na automação de tarefas rotineiras e na extração de insights de dados não estruturados.
Aprender as questões importantes para entrevistas de emprego em PNL pode ajudá-lo a se preparar para uma carreira promissora no futuro da tecnologia. Você não apenas melhorará seu conhecimento em PNL, mas também descobrirá as abordagens ideais para responder às perguntas da entrevista.
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Descobrindo perguntas importantes da entrevista de PNL de nível médio
Qualquer pessoa pode seguir uma carreira em PNL com treinamento e orientação adequados. Você pode usar perguntas avançadas de entrevistas de PNL como referências para testar seu conhecimento de processamento de linguagem natural. Os iniciantes podem responder a perguntas de entrevistas de nível fundamental sobre PNL com confiança. No entanto, você precisará de algo mais para garantir melhores empregos como especialista em PNL. As seguintes perguntas da entrevista de PNL para profissionais de nível médio irão ajudá-lo a testar suas capacidades antes de aparecer em uma entrevista de PNL.
1. Você pode mencionar algumas fontes para obter dados para projetos de PNL?
Você pode obter dados para projetos de PNL de várias fontes. As fontes de dados mais notáveis são conjuntos de dados públicos, como os conjuntos de dados do Google. Outra fonte promissora de dados para projetos de PNL é a extração de dados, na qual você pode extrair dados de diferentes sites. Você não obterá dados estruturados por meio de web scraping.
2. Como funciona o aumento de dados em projetos de PNL?
A lista de perguntas e respostas de PNL para profissionais de nível médio incluirá entradas que testarão seu conhecimento prático. O aumento de dados é uma técnica útil para preparar conjuntos de dados para projetos de PNL a partir de conjuntos de dados existentes. Envolve principalmente o uso de propriedades de idioma para criar texto que tenha a mesma sintaxe dos dados do texto de origem. Você pode implementar o aumento de dados em projetos de PNL por meio de técnicas como substituição de entidade, retrotradução, adição de ruído e substituição de sinônimos.
3. Você conhece o significado do TF-IDF no processamento de linguagem natural?
TF-IDF em PNL significa Term Frequency- Inverse Document Frequency. É uma ferramenta útil para encontrar o significado de uma palavra específica em comparação com outras palavras do corpus. TF-IDF serve como métrica de pontuação preferida para tarefas de resumo e recuperação de informações. Ele garante a conversão de palavras em vetores seguida pela adição de informações semânticas para gerar palavras incomuns ponderadas que você pode usar em diferentes aplicações de PNL.
4. Como você usa o modelo de saco de palavras na PNL?
O modelo Bag-of-Words ou BoW é um método comum para representação de dados de texto em tarefas de PNL. O modelo converte o texto em um vetor de frequências de palavras sem incluir a ordem das palavras e a gramática. Cada palavra do corpus textual se transforma em um recurso e o vetor representa o número de vezes que uma palavra aparece no documento. O modelo BoW é útil em tarefas de agrupamento e classificação de texto.
5. O que é a desambiguação do sentido das palavras na PNL?
As perguntas mais comuns das entrevistas sobre processamento de linguagem natural para profissionais de nível médio também podem incluir referências à desambiguação do sentido das palavras. É o processo para determinar o sentido em que uma palavra foi usada em um contexto específico. A desambiguação do sentido das palavras é útil na PNL, pois as palavras podem ter vários significados. A importância da desambiguação do sentido das palavras é claramente visível em tarefas como recuperação de informação, análise de texto e tradução automática.
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6. O que é análise sintática?
A análise sintática é um método de análise sintática que envolve a avaliação da estrutura gramatical de uma frase. A análise ajuda a reconhecer a relação sintática entre palavras para gerar um gráfico de dependência ou árvore de análise. A análise sintática é uma técnica útil para tarefas como extração de informações e tradução automática.
7. Você conhece o papel dos autoencoders na PNL?
Autoencoders são redes que auxiliam no aprendizado da representação vetorial de uma entrada em formato compactado. Ele segue uma abordagem de aprendizado não supervisionado, pois você não precisa de rótulos para codificadores automáticos. O objetivo principal dos codificadores automáticos em tarefas de PNL gira em torno do aprendizado da função de mapeamento diretamente da entrada.
8. Você pode explicar o conceito de Indexação Semântica Latente?
As melhores perguntas de entrevista de PNL para cargos de PNL de nível médio também se concentrarão em conceitos como Indexação Semântica Latente ou LSI. É um método matemático para melhorar a precisão em tarefas de recuperação de informações. O método ajuda a descobrir relações ocultas entre palavras, criando uma coleção de diferentes conceitos relacionados aos termos de uma frase.
9. Qual é a utilidade dos métodos ensemble em projetos de PNL?
Os métodos de conjunto ajudam na obtenção de resultados ou na realização de previsões, combinando diferentes modelos independentes. A principal utilidade dos métodos de conjunto em projetos de PNL gira em torno da superação de desvantagens como preconceito, ruído e variação. Você pode criar um método conjunto combinando diferentes modelos, como regressão logística, floresta aleatória e SVM.
10. O que você sabe sobre análise pragmática em PNL?
A análise pragmática auxilia na obtenção de conhecimento do mundo exterior ou fora do contexto das questões ou documentos. Você pode encontrar muitas partes da linguagem natural que precisam de conhecimento do mundo real para interpretação. A análise pragmática ajuda nesses casos, concentrando-se na descrição e fornecendo outra interpretação do seu significado real.
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11. A perplexidade importa nos projetos de PNL?
Sim, a perplexidade é uma métrica importante para determinar a eficácia dos modelos de linguagem utilizados em projetos de PNL. Você pode representar a perplexidade como uma função matemática que representa a probabilidade de um modelo de linguagem descrever uma amostra de teste. Com mais perplexidade, os modelos de linguagem transmitem menos informações.
12. Você sabe alguma coisa sobre resolução de co-referência?
Sua busca pelas principais perguntas da entrevista de PNL também testará seu conhecimento de conceitos como resolução de co-referência. É uma tarefa de processamento de linguagem natural que se concentra na identificação de todas as expressões em um texto que representam a mesma entidade. O objetivo principal da resolução de co-referência gira em torno de identificar se as palavras e frases em uma frase representam as mesmas coisas no mundo real.
13. O que você sabe sobre o modelo GRU?
O modelo GRU ou Gated Recurrent Unit é uma variante da arquitetura de rede neural recorrente usada em uma ampla gama de tarefas de PNL. O objetivo é resolver o problema do desaparecimento do gradiente ao mesmo tempo em que captura as dependências de longo prazo em dados sequenciais. Os mecanismos de portas usados na GRU a tornam quase semelhante às redes LSTM, embora com uma arquitetura mais simples que utiliza menos portas.
14. Como você pode usar modelagem de linguagem mascarada?
A modelagem de linguagem mascarada é uma técnica de PNL confiável e eficaz para obter resultados de uma entrada contaminada. Você pode aproveitar a abordagem de modelagem de linguagem mascarada para desenvolver experiência em representações profundas para tarefas posteriores. A modelagem de linguagem mascarada pode ajudar na previsão de palavras com base na presença de outras palavras em um texto.
15. Como você pode gerenciar dados de texto com ruído em projetos de PNL?
As perguntas avançadas da entrevista de PNL para engenheiros de PNL de nível intermediário também avaliarão sua eficácia no gerenciamento de conjuntos de dados para projetos de PNL. Você pode lidar com dados de texto ruidosos em projetos de PNL usando diferentes etapas de pré-processamento para limpar e preparar os dados. Algumas das técnicas comuns de pré-processamento incluem normalização de texto, remoção de erros ortográficos e filtragem de elementos não textuais, como tags HTML.
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16. Qual a melhor forma de medir o desempenho dos modelos de PNL?
A melhor abordagem para medir o desempenho dos modelos de PNL envolve o uso de métricas notáveis. Algumas das métricas mais comuns usadas para modelos de PNL incluem exatidão, pontuação F1, precisão e recall. Você pode escolher a métrica ideal de acordo com a tarefa que o modelo deve realizar.
17. Você enfrentou algum desafio no processamento de dados de texto em grande escala?
Sim, você pode encontrar muitos desafios no processamento de dados de texto em grande escala, como limitações de memória e restrições computacionais. Outro desafio importante para o processamento de dados de texto em grande escala é a exigência de mecanismos eficientes para armazenamento e recuperação de dados. Você pode resolvê-los usando estruturas de computação distribuída e serviços baseados em nuvem para expandir a escala dos recursos de processamento.
18. Você pode descrever a importância da análise lexical na PNL?
Sua preparação para as perguntas da entrevista sobre processamento de linguagem natural será incompleta sem focar na análise lexical. Envolve a conversão de uma sequência de caracteres em uma sequência simbólica que auxilia na identificação e classificação de palavras individuais no texto. A análise lexical desempenha um papel vital em tarefas mais complexas de PNL, oferecendo uma representação mais estruturada do texto.
19. Quais são as técnicas úteis para lidar com palavras fora do vocabulário?
Palavras fora do vocabulário são um dos desafios comuns na implementação de modelos de linguagem. Você pode lidar com eles usando diferentes estratégias, como abordagens de vocabulário aberto, tokenização de subpalavras ou tokens especiais. É importante saber que a estratégia ideal para lidar com palavras fora do vocabulário depende da aplicação específica.
20. Como o mecanismo de atenção é relevante para projetos de PNL?
O mecanismo de atenção em redes neurais serve como uma técnica valiosa para focar em elementos específicos da entrada durante a geração de uma saída. Os mecanismos de atenção são úteis em projetos de PNL que envolvem longas sequências nas quais os métodos tradicionais podem ignorar informações importantes.
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Considerações Finais
As perguntas e respostas de PNL destacadas nesta discussão podem ajudá-lo a se preparar para entrevistas de emprego em PNL. Você pode notar que as questões focam em conceitos técnicos e formas práticas de utilização de diferentes conceitos e ferramentas em projetos de PNL. Descubra os melhores recursos para aprimorar seu conhecimento em PNL e prepare-se para as perguntas da entrevista agora mesmo.
