Introducción a las preguntas y respuestas de la entrevista de PNL
PNL significa procesamiento del lenguaje natural. Es una de las grandes planificaciones del procesamiento de múltiples idiomas al utilizar la informática, el conocimiento de ingeniería, especialmente el conocimiento de ingeniería de la información y una fuerte inteligencia artificial que asegura una interacción adecuada entre los lenguajes humanos y el sistema informático.
Ahora, si está buscando un trabajo relacionado con la PNL, debe prepararse para las preguntas de la entrevista de la PNL 2019. Es cierto que cada entrevista es diferente según los diferentes perfiles de trabajo. Aquí, hemos preparado las preguntas y respuestas importantes de la entrevista de PNL que lo ayudarán a tener éxito en su entrevista.
En este artículo de Preguntas de la entrevista de PNL de 2019, presentaremos las 10 preguntas de entrevista de PNL más importantes y frecuentes. Estas preguntas se dividen en dos partes son las siguientes:
Parte 1 - Preguntas de la entrevista de PNL (Básico)
Esta primera parte cubre preguntas y respuestas básicas de la entrevista de PNL
Q1. Explique en detalle sobre el lenguaje de procesamiento natural (PNL), que actualmente es uno de los procesos clave de aprendizaje de lenguaje artificial que se ha iniciado en la industria.
Responder:
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) está diseñado para comprender y analizar la forma automática de los idiomas naturales y exportar datos o, posiblemente, requerir información de los datos disponibles. PNL tiene algún algoritmo de definición que ayuda principalmente en el aprendizaje automático. Este tipo de algoritmo de aprendizaje automático realmente ayuda a comprender el análisis de algunos de los lenguajes naturales.
Q2 Existen algunos elementos comunes del procesamiento del lenguaje natural. Esos elementos son muy importantes para comprender la PNL correctamente, ¿puede explicar lo mismo en detalles con un ejemplo?
Responder:
Hay muchos componentes que normalmente se utilizan mediante el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Algunos de los componentes principales se explican a continuación:
- Extracción de la entidad : en realidad identifica y extrae algunos datos críticos de la información disponible que ayudan a la segmentación de la oración proporcionada para identificar cada entidad. Puede ayudar a identificar a un humano que es ficticio o real, el mismo tipo de identificación de realidad para cualquier organización, evento o ubicación geográfica, etc.
- El análisis de una manera sintáctica: ayuda principalmente a mantener el orden adecuado de las palabras disponibles.
- Un análisis de forma programática: es uno de los procesos clave de la PNL. Ayuda a extraer datos del texto específicamente disponible en lenguajes naturales.
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de PNL
Q3. Explique los detalles sobre las áreas de variedades disponibles en caso de procesar idiomas naturales de manera inteligente, si sabemos que las áreas afectadas son muy pequeñas, ya que este procesamiento comenzó muy recientemente.
Responder:
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) puede tener una implementación en varias áreas del entorno actual de la industria. Algunas de las áreas clave se explican a continuación:
- Se realizó un análisis de forma semántica.
- Resume la información del lenguaje natural automáticamente.
- El texto de clasificación de variedades está escrito en lenguaje natural.
- Listo para responder a algunas preguntas comunes
Podemos dar algunos ejemplos clave de la vida real donde el procesamiento del lenguaje natural (PNL) se usa ampliamente. Ejemplos son Google Assistance, IOS Siri o Amazon echo.
Q4. En el caso del procesamiento del lenguaje natural, normalmente mencionamos una terminología común PNL y vinculamos cada lenguaje con la misma terminología correctamente. ¿Explica en detalles sobre esta terminología de PNL con un ejemplo?
Responder:
Estas son las preguntas básicas de la entrevista de PNL formuladas en una entrevista. Hay varios factores disponibles en caso de explicar el procesamiento del lenguaje natural. Algunos de los factores clave se dan a continuación:
- Vectores y pesos : vectores de Google Word, longitud de TF-IDF, documentos de variedades, vectores de palabras, TF-IDF.
- Estructura del texto : entidades con nombre, etiquetado de parte del discurso, identificación del encabezado de la oración.
- Análisis del sentimiento : Conozca las características del sentimiento, las entidades disponibles para el sentimiento, el diccionario común de sentimientos.
- Clasificación de texto : supervisión de aprendizaje, salida de un tren, conjunto de validación en Dev, conjunto de prueba de definición, una característica del texto individual, LDA.
- Lectura del lenguaje de máquina : extracción de la posible entidad, vinculación con una entidad individual, DBpedia, algunas bibliotecas como Pikes o FRED.
Q5. Otra terminología muy común utilizada en caso de procesamiento de aprendizaje natural, que se llama TF-IDF. ¿Explicar en detalles sobre la comprensión de TFIDF correctamente y dar algún ejemplo?
Responder:
TF-IDF o tf-IDF significa básicamente alguna frecuencia crítica de término o alguna frecuencia inversa de documento específico. TF-IDF se utiliza básicamente para identificar algunas de las palabras clave de un documento completo escrito en lenguaje natural. Se trata principalmente de recuperar información del documento crítico mediante el uso de algunos datos numéricos estadísticos para identificar algunas de las palabras clave y mencionar la importancia de esa palabra específicamente en la recopilación de múltiples documentos o en el conjunto de colecciones.
Parte 2 - Preguntas de la entrevista de PNL (Avanzado)
Veamos ahora las preguntas avanzadas de la entrevista de PNL.
Q6. Existen varios etiquetados que se utilizan para procesar lenguajes naturales. En todos aquellos que etiquetan parte del discurso (POS), el etiquetado es uno de los más populares en nuestra industria. Por favor, explique en detalle sobre el etiquetado de parte del discurso (POS) y cómo se puede usar correctamente.
Responder:
Parte del grabador de voz es una herramienta muy interesante y muy importante para procesar el lenguaje natural de manera adecuada. Esta etiqueta de parte del habla (POS) es una herramienta o software normal que ayuda a leer algunos textos críticos independientemente de cualquier idioma, luego asigna una oración completa en parte del discurso para cada palabra o alguna otra lógica de tokenización definida en el software, como el adjetivo, verbo o sustantivo, etc.
Normalmente contiene algún algoritmo específico que ayuda a etiquetar algunos de los términos en todo el cuerpo del texto. Tiene algunas categorías de variedades que son más complejas que las definidas anteriormente. La funcionalidad de definición anterior es una de las características muy básicas de la etiqueta POS.
Q7. Como el análisis es uno de los requisitos críticos del procesamiento del lenguaje natural (PNL), podemos seguir varios enfoques de análisis para comprender la PNL correctamente. Entre todos esos, uno de los análisis clave llamado Análisis Pragmático. ¿Explicar sobre el análisis pragmático en detalles?
Responder:
Un análisis pragmático es uno de los análisis críticos definidos en PNL. Principalmente maneja algo de conocimiento que pertenece al mundo exterior. Eso significa parte del conocimiento que siempre será externo para algunos documentos definidos o consultas. Este tipo de análisis concentra principalmente la interpretación crítica de una palabra específica y trata de entender el significado real de esa palabra. Para hacer este tipo de análisis se requiere mucho conocimiento del mundo real.
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de PNL
Q8. Una vez más, como NLP se utiliza para el procesamiento de múltiples idiomas de manera inteligente e interactúa con el sistema informático basado en la comprensión adecuada del lenguaje, uno de los análisis de claves que normalmente utiliza NLP, se denomina análisis de dependencia. ¿Explicar el análisis de dependencia en detalles con la explicación adecuada?
Responder:
El análisis de dependencia se conoce realmente en la industria como análisis sintáctico. Está realizando una de las tareas críticas del procesamiento de PNL, identificando o reconociendo algunas de las oraciones y luego asignando las que están definidas en una estructura sintáctica para comprenderlas correctamente. Una de las estructuras sintácticas populares es la definición de árbol analizado con algún algoritmo de análisis.
Q9. Uno de los requisitos muy básicos de PNL es la normalización de palabras clave. Normalmente hay dos procesos o técnicas seguidas por PNL para manejar la normalización de palabras clave adecuada. Explique en detalle sobre la normalización de palabras clave y qué técnicas se pueden seguir para la misma.
Responder:
Esta es la pregunta de entrevista de PNL más frecuente en una entrevista. Hay dos procesos de normalización clave en PNL que ayudan a la normalización de palabras clave. Estos dos procesos son Stemming y Lemmatization.
Q10. Hay algún modelo de clasificación definido en PNL. ¿Qué tipo de características puede seguir la PNL para mejorar la precisión en el modelo de clasificación?
Responder:
Hay varias clasificaciones seguidas de PNL, que explican lo mismo a continuación:
- Frecuencia de conteo de términos definidos.
- Notación de vector para cada oración.
- Parte del etiquetado de voz (POS).
- Dependencia gramatical o alguna definición diccionario o biblioteca.
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Esta ha sido una guía para la lista de preguntas y respuestas de la entrevista de PNL para que el candidato pueda tomar medidas enérgicas contra estas preguntas de entrevista de PNL fácilmente. Aquí en esta publicación, hemos estudiado las principales preguntas de entrevista de PNL que a menudo se hacen en entrevistas. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
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