آموزش 600+ سوالات مصاحبه NLP تست تمرین

پرسش‌ها و پاسخ‌های مصاحبه NLP آزمون تمرینی آماده‌سازی | تازه کار تا با تجربه

به دوره آزمون تمرینی نهایی برای تسلط بر سوالات مصاحبه پردازش زبان طبیعی (NLP) خوش آمدید. چه در حال آماده شدن برای مصاحبه شغلی باشید و چه به دنبال افزایش دانش خود در NLP باشید، این دوره جامع برای کمک به شما در مصاحبه های خود با اطمینان طراحی شده است.

در این دوره، ما شش بخش اساسی را پوشش می‌دهیم که هر کدام بر روی مفاهیم و تکنیک‌های کلیدی در زمینه NLP تمرکز دارند. از اصول بنیادی گرفته تا برنامه های کاربردی پیشرفته، درک عمیقی از NLP به دست خواهید آورد و مهارت های مورد نیاز برای مقابله موثر با سوالات مصاحبه را توسعه خواهید داد.

بخش 1: مبانی NLP در این بخش، به مفاهیم اساسی که ستون فقرات NLP را تشکیل می دهند، می پردازید. از توکن‌سازی گرفته تا جاسازی کلمه، بلوک‌های سازنده پردازش زبان طبیعی را کاوش خواهید کرد و نحوه پردازش و نمایش داده‌های متنی را درک خواهید کرد.

• Tokenization: یاد بگیرید که چگونه متن را به نشانه ها یا کلمات جداگانه تقسیم کنید.

• Stemming در مقابل Lemmatization: تفاوت‌های بین stemming و lemmatization و زمان استفاده از هر تکنیک را بدانید.

• برچسب‌گذاری بخشی از گفتار (POS): نحوه اختصاص دادن دسته‌های دستوری به کلمات در یک جمله را بررسی کنید.

• تشخیص نهادهای نامگذاری شده (NER): تکنیک هایی را برای شناسایی و طبقه بندی موجودیت های نامگذاری شده مانند افراد، سازمان ها و مکان ها کشف کنید.

• توقف حذف کلمات: با نحوه فیلتر کردن کلمات رایجی که معنای معنایی کمی دارند آشنا شوید.

• جاسازی‌های کلمه: روش‌هایی را برای نمایش کلمات به‌عنوان بردارهای متراکم در یک فضای پیوسته کاوش کنید.

بخش 2: بازنمایی متن و مهندسی ویژگی این بخش بر روی رویکردهای مختلف برای نمایش داده های متنی و استخراج ویژگی های مرتبط برای وظایف NLP تمرکز دارد.

• مدل Bag-of-Words: نحوه نمایش داده های متنی به عنوان مجموعه ای از بردارهای کلمه را بدانید.

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): یک معیار آماری برای ارزیابی اهمیت کلمات در مجموعه سند بیاموزید.

• Word2Vec: یک تکنیک محبوب جاسازی کلمه را بر اساس شبکه های عصبی کاوش کنید.

• GloVe (بردارهای جهانی برای بازنمایی کلمه): بدانید که چگونه جاسازی‌های GloVe آمار جهانی هم‌روی کلمه را ثبت می‌کنند.

• جاسازی‌های سطح کاراکتر: تکنیک‌هایی را برای نمایش کلمات در سطح کاراکتر کشف کنید.

• جاسازی‌های سند: نحوه ایجاد جاسازی برای کل اسناد با استفاده از تکنیک‌هایی مانند Doc2Vec را بیاموزید.

بخش 3: مدل‌ها و الگوریتم‌های NLP این بخش طیفی از مدل‌ها و الگوریتم‌های NLP را پوشش می‌دهد که معمولاً برای کارهایی مانند طبقه‌بندی، برچسب‌گذاری توالی و تولید زبان استفاده می‌شوند.

• دسته‌بندی‌کننده ساده بیز: یک طبقه‌بندی‌کننده احتمالی ساده و در عین حال مؤثر برای کارهای طبقه‌بندی متن کاوش کنید.

• ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM): بدانید که چگونه می‌توان از SVM برای طبقه‌بندی متن و تحلیل احساسات استفاده کرد.

• مدل‌های پنهان مارکوف (HMM): در مورد HMM و کاربردهای آنها در کارهایی مانند برچسب‌گذاری بخشی از گفتار و شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده اطلاعات کسب کنید.

• فیلدهای تصادفی شرطی (CRF): یک مدل متمایز مورد استفاده برای وظایف برچسب‌گذاری دنباله را کاوش کنید.

• شبکه‌های عصبی مکرر (RNN): بدانید که چگونه RNN‌ها می‌توانند وابستگی‌های متوالی را در داده‌های متنی ثبت کنند.

• مدل‌های ترانسفورماتور: برای کارهایی مانند درک زبان و تولید به مدل‌های پیشرفته مانند BERT و GPT بروید.

بخش 4: نحو و تجزیه در این بخش، با ساختار نحوی جملات و تکنیک های تجزیه و تحلیل متن آشنا خواهید شد.

• گرامرهای بدون متن (CFG): قوانین دستور زبان رسمی مورد استفاده برای تولید جملات معتبر نحوی را درک کنید.

• تجزیه وابستگی: نحوه تجزیه جملات را برای شناسایی روابط دستوری بین کلمات بیاموزید.

• تجزیه حوزه: تکنیک‌هایی را برای تجزیه جملات به عبارات تشکیل‌دهنده‌شان کاوش کنید.

• تجزیه کم عمق (قطع کردن): روش هایی را برای شناسایی و استخراج انواع خاص عبارات از متن کشف کنید.

• تکنیک های تجزیه: درباره الگوریتم هایی مانند Earley Parser و CYK الگوریتم مورد استفاده برای تجزیه نحوی بیاموزید.

• تجزیه مبتنی بر انتقال در مقابل تجزیه مبتنی بر نمودار: روش‌های مختلف تجزیه را بر اساس سیستم‌های انتقال و الگوریتم‌های نمودار مقایسه کنید.

بخش 5: تحلیل معنایی این بخش بر درک معنای متن و استخراج اطلاعات معنایی برای کارهای مختلف NLP تمرکز دارد.

• برچسب‌گذاری نقش معنایی (SRL): تکنیک‌هایی را برای شناسایی نقش‌هایی که موجودیت‌های مختلف در یک جمله بازی می‌کنند، کاوش کنید.

• ابهام‌زدایی حس کلمه (WSD): نحوه ابهام‌زدایی از معنای کلمات را بر اساس زمینه بیاموزید.

• معیارهای تشابه معنایی: روش‌هایی را برای تعیین کمیت شباهت بین کلمات یا جملات درک کنید.

• تجزیه معنایی: تکنیک‌هایی را برای تبدیل عبارات زبان طبیعی به نمایش‌های رسمی مانند اشکال منطقی کاوش کنید.

• تحلیل احساسات: بیاموزید که چگونه احساسات بیان شده در داده های متنی، از مثبت تا منفی را تجزیه و تحلیل کنید.

• رزولوشن ارتباطی: تکنیک‌هایی را برای حل ارجاعات به موجودیت‌ها در چندین جمله یا اسناد کشف کنید.

بخش 6: برنامه های کاربردی و موضوعات پیشرفته در این بخش نهایی، کاربردهای واقعی NLP را بررسی خواهید کرد و به موضوعات پیشرفته ای که آینده این حوزه را شکل می دهند، می پردازید.

• ترجمه ماشینی: با تکنیک های ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر آشنا شوید.

• خلاصه‌سازی متن: روش‌هایی را برای ایجاد خودکار خلاصه‌های مختصر از متون طولانی‌تر کاوش کنید.

• سیستم‌های پاسخ‌گویی به سؤال: بدانید که چگونه می‌توان از مدل‌های NLP برای پاسخ به سؤالات مطرح شده به زبان طبیعی استفاده کرد.

• تولید زبان طبیعی (NLG): بیاموزید که چگونه متنی شبیه انسان بر اساس داده‌های ساختاریافته یا درخواست‌ها ایجاد کنید.

• سیستم‌های گفتگو: طراحی و پیاده‌سازی عوامل مکالمه را که به عنوان ربات‌های گفتگو نیز شناخته می‌شوند، کاوش کنید.

• ملاحظات اخلاقی در NLP: در مورد چالش ها و ملاحظات اخلاقی مربوط به توسعه و استقرار سیستم های NLP بحث کنید.

امروز در این دوره آزمون تمرینی ثبت نام کنید و آمادگی مصاحبه NLP خود را به سطح بعدی ببرید. با مروری جامع بر مفاهیم کلیدی، سوالات عملی عملی، و توضیحات مفصل، به خوبی مجهز خواهید بود تا در هر محیط مصاحبه NLP عالی باشید. چه یک حرفه ای با تجربه باشید و چه به تازگی سفر NLP خود را شروع کرده اید، این دوره بینش های ارزشمند و استراتژی های آماده سازی را برای کمک به موفقیت شما ارائه می دهد. این فرصت را از دست ندهید تا بر پردازش زبان طبیعی مسلط شوید و شغل رویایی خود را در این زمینه به دست آورید. اکنون ثبت نام کنید و سفر خود را به سمت تعالی NLP آغاز کنید!