"这篇文档包含了丰富的自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)面试题,主要涵盖AI算法基础、NLP高频问题以及其他算法问题。它旨在帮助面试者系统地复习和准备相关领域的知识,提供了对关键概念的清晰对比和解释。"
### 一、AI算法基础
#### 1. 样本不平衡问题的解决方法
- 过采样:通过复制少数类样本以平衡数据集,如SMOTE算法,通过合成新样本增加少数类样本。
- 欠采样:减少多数类样本数量,但可能丢失重要信息,需谨慎处理。
#### 2. 交叉熵函数和最大似然函数
- 两者在二分类中表达式相同,但角度不同:交叉熵从信息论,最大似然从概率论。
#### 3. HMM、MEMM和CRF
- HMM(隐马尔可夫模型):基于一阶马尔可夫假设,适用于序列标注任务。
- MEMM(最大熵马尔可夫模型):扩展了HMM,引入更多特征,但可能遇到概率不可加问题。
- CRF(条件随机场):不依赖于马尔可夫假设,考虑全局特征,更适用于序列标注。
#### 4. SVM(支持向量机)和LR(逻辑回归)
- SVM通过找到最大间隔超平面进行分类,强调模型泛化能力。
- LR通过预测概率进行分类,模型易于理解和实现。
#### 5. CRF的损失函数与LSTM+CRF
- CRF的损失函数是负对数似然,用于最大化整个序列的联合概率。
- LSTM+CRF结合了LSTM的序列建模能力和CRF的全局最优序列预测。
### 二、NLP高频问题
#### 6. Word2vec和TF-IDF
- Word2vec基于词的分布式表示,捕捉词的语义关系。
- TF-IDF是词频逆文档频率,衡量词在文档中的重要性,适用于信息检索。
#### 7. Word2vec和NNLM
- Word2vec简化了NNLM(神经网络语言模型),提高了训练效率。
#### 8. Word2vec负采样
- 负采样通过随机选择负例加速训练,降低计算复杂性。
#### 9. Word2vec和FastText
- FastText扩展了Word2vec,考虑词内结构,对未登录词有更好表现。
#### 10. Glove、Word2vec和LSA
- Glove通过全局统计学习词向量,兼顾局部和全局信息。
- LSA(潜在语义分析)使用奇异值分解,捕捉文本的低维结构。
#### 11. ELMo、GPT和BERT
- ELMo基于上下文的词向量,动态生成词表示。
- GPT是生成预训练模型,自回归方式生成文本。
- BERT基于Transformer,双向预训练,用于多种下游任务。
### 三、其他算法问题
#### 12. 梯度消失原因及解决办法
- 原因:深度网络中,反向传播时梯度逐层衰减。
- 解决办法:使用ReLU激活函数,批量归一化,残差连接,宽初始化等技术。
这份文档详尽地覆盖了NLP和AI的多个核心主题,对于准备面试或深入学习这些领域的人员来说,是一份宝贵的参考资料。