NLP 面无不过

介绍：本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含 自然语言处理各领域的 面试题积累。

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四、NLP 学习算法 常见面试篇

4.1 信息抽取 常见面试篇

4.1.1 命名实体识别 常见面试篇

• 隐马尔科夫算法 HMM 常见面试篇
  • 一、基础信息 介绍篇
    • 1.1 什么是概率图模型？
    • 1.2 什么是 随机场？
  • 二、马尔可夫过程 介绍篇
    • 2.1 什么是 马尔可夫过程？
    • 2.2 马尔可夫过程 的核心思想 是什么？
  • 三、隐马尔科夫算法 篇
    • 3.1 隐马尔科夫算法 介绍篇
      • 3.1.1 隐马尔科夫算法 是什么？
      • 3.1.2 隐马尔科夫算法 中 两个序列 是什么？
      • 3.1.3 隐马尔科夫算法 中 三个矩阵 是什么？
      • 3.1.4 隐马尔科夫算法 中 两个假设 是什么？
      • 3.1.5 隐马尔科夫算法 中 工作流程 是什么？
    • 3.2 隐马尔科夫算法 模型计算过程篇
      • 3.2.1 隐马尔科夫算法 学习训练过程 是什么样的？
      • 3.2.2 隐马尔科夫算法 序列标注（解码）过程 是什么样的？
      • 3.2.3 隐马尔科夫算法 序列概率过程 是什么样的？
    • 3.3 隐马尔科夫算法 问题篇

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• 最大熵马尔科夫模型 MEMM 常见面试篇
  • 四、最大熵马尔科夫模型（MEMM）篇
    • 4.1 最大熵马尔科夫模型（MEMM）动机篇
      • 4.1.1 HMM 存在 什么问题？
    • 4.2 最大熵马尔科夫模型（MEMM）介绍篇
      • 4.2.1 最大熵马尔科夫模型（MEMM） 是什么样？
      • 4.2.2 最大熵马尔科夫模型（MEMM） 如何解决 HMM 问题？
    • 4.3 最大熵马尔科夫模型（MEMM）问题篇

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• 条件随机场（CRF） 常见面试篇
  • 五、条件随机场（CRF）篇
    • 5.1 CRF 动机篇
      • 5.1.1 HMM 和 MEMM 存在什么问题？
    • 5.2 CRF 介绍篇
      • 5.2.1 什么是 CRF?
      • 5.2.2 CRF 的 主要思想是什么？
      • 5.2.3 CRF 的定义是什么?
      • 5.2.4 CRF 的 流程是什么？
    • 5.3 CRF 优缺点篇
      • 5.3.1 CRF 的 优点在哪里？
      • 5.3.2 CRF 的 缺点在哪里？
    • 5.4 CRF 复现？
  • 六、对比篇
    • 6.1 CRF模型 和 HMM和MEMM模型 区别？

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• DNN-CRF 常见面试篇
  • 一、基本信息
    • 1.1 命名实体识别 评价指标 是什么？
  • 二、传统的命名实体识别方法
    • 2.1 基于规则的命名实体识别方法是什么？
    • 2.2 基于无监督学习的命名实体识别方法是什么？
    • 2.3 基于特征的监督学习的命名实体识别方法是什么？
  • 三、基于深度学习的命名实体识别方法
    • 3.1 基于深度学习的命名实体识别方法 相比于 基于机器学习的命名实体识别方法的优点？
    • 3.2 基于深度学习的命名实体识别方法 的 结构是怎么样？
    • 3.3 分布式输入层 是什么，有哪些方法？
    • 3.4 文本编码器篇
      • 3.4.1 BiLSTM-CRF 篇
        • 3.4.1.1 什么是 BiLSTM-CRF？
        • 3.4.1.2 为什么要用 BiLSTM？
      • 3.4.2 IDCNN-CRF 篇
        • 3.4.2.1 什么是 Dilated CNN？
        • 3.4.2.2 为什么会有 Dilated CNN？
        • 3.4.2.3 Dilated CNN 的优点？
        • 3.4.2.4 IDCNN-CRF 介绍
    • 3.5 标签解码器篇
      • 3.5.1 标签解码器是什么？
      • 3.5.2 MLP+softmax层 介绍？
      • 3.5.3 条件随机场CRF层 介绍？
      • 3.5.4 循环神经网络RNN层 介绍？
      • 3.5.3 指针网路层 介绍？
  • 四、对比 篇
    • 4.1 CNN-CRF vs BiLSTM-CRF vs IDCNN-CRF?
    • 4.2 为什么 DNN 后面要加 CRF?
    • 4.3 CRF in TensorFlow V.S. CRF in discrete toolkit？

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• 中文领域 NER 常见面试篇
  • 一、动机篇
    • 1.1 中文命名实体识别 与 英文命名实体识别的区别？
  • 二、词汇增强篇
    • 2.1 什么是 词汇增强？
    • 2.2 为什么说 「词汇增强」 方法对于中文 NER 任务有效呢？
    • 2.3 词汇增强 方法有哪些？
    • 2.4 Dynamic Architecture
      • 2.4.1 什么是 Dynamic Architecture？
      • 2.4.2 常用方法有哪些？
      • 2.4.3 什么是 Lattice LSTM ，存在什么问题？
      • 2.4.4 什么是 FLAT ，存在什么问题？
    • 2.5 Adaptive Embedding 范式
      • 2.5.1 什么是 Adaptive Embedding 范式？
      • 2.5.2 常用方法有哪些？
      • 2.5.3 什么是 WC-LSTM ，存在什么问题？
  • 三、词汇/实体类型信息增强篇
    • 3.1 什么是 词汇/实体类型信息增强？
    • 3.2 为什么说 「词汇/实体类型信息增强」 方法对于中文 NER 任务有效呢？
    • 3.3 词汇/实体类型信息增强 方法有哪些？
    • 3.4 什么是 LEX-BERT ？

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• 命名实体识别 trick 常见面试篇
  • trick 1：领域词典匹配
  • trick 2：规则抽取
  • trick 3：词向量选取：词向量 or 字向量？
  • trick 4：特征提取器 如何选择？
  • trick 5：专有名称 怎么 处理？
  • trick 6：标注数据 不足怎么处理？
  • trick 7：嵌套命名实体识别怎么处理
    • 7.1 什么是实体嵌套？
    • 7.2 与 传统命名实体识别任务的区别
    • 7.3 解决方法：
      • 7.3.1 方法一：序列标注
      • 7.3.2 方法二：指针标注
      • 7.3.3 方法三：多头标注
      • 7.3.4 方法四：片段排列
  • trick 8：为什么说 「词汇增强」 方法对于中文 NER 任务有效？
  • trick 9：NER实体span过长怎么办？
  • trick 10: NER 标注数据噪声问题？
  • trick 11： 给定两个命名实体识别任务，一个任务数据量足够，另外一个数据量很少，可以怎么做？
  • trick 12： NER 标注数据不均衡问题？

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4.1.2 关系抽取 常见面试篇

• 关系抽取 常见面试篇
  • 一、动机篇
    • 1.1 什么是关系抽取？
    • 1.2 关系抽取技术有哪些类型？
    • 1.3 常见的关系抽取流程是怎么做的？
  • 二、经典关系抽取篇
    • 2.1 模板匹配方法是指什么？有什么优缺点？
    • 2.2 远监督关系抽取是指什么？它有什么优缺点？
    • 2.3 什么是关系重叠？复杂关系问题？
    • 2.4 联合抽取是什么？难点在哪里？
    • 2.5 联合抽取总体上有哪些方法？各有哪些缺点？
    • 2.6 介绍基于共享参数的联合抽取方法？
    • 2.7 介绍基于联合解码的联合抽取方法？
    • 2.8 实体关系抽取的前沿技术和挑战有哪些？如何解决低资源和复杂样本下的实体关系抽取？
  • 三、文档级关系抽取篇
    • 3.1 文档级关系抽取与经典关系抽取有何区别？
    • 3.2 文档级别关系抽取中面临什么样的问题？
    • 3.3 文档级关系抽取的方法有哪些？
      • 3.3.1 基于BERT-like的文档关系抽取是怎么做的？
      • 3.3.2 基于graph的文档关系抽取是怎么做的？
    • 3.4 文档级关系抽取常见数据集有哪些以及其评估方法？

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4.1.3 事件抽取 常见面试篇

• 事件抽取 常见面试篇
  • 一、原理篇
    • 1.1 什么是事件？
    • 1.2 什么是事件抽取？
    • 1.3 ACE测评中事件抽取涉及的几个基本术语及任务是什么？
    • 1.4 事件抽取怎么发展的？
    • 1.5 事件抽取存在什么问题？
  • 二、基本任务篇
    • 2.1 触发词检测
      • 2.1.1 什么是触发词检测？
      • 2.1.2 触发词检测有哪些方法？
    • 2.2 类型识别
      • 2.2.1 什么是类型识别？
      • 2.2.2 类型识别有哪些方法？
    • 2.3 角色识别
      • 2.3.1 什么是角色识别？
      • 2.3.2 角色识别有哪些方法？
    • 2.4 论元检测
      • 2.4.1 什么是论元检测？
      • 2.4.2 论元检测有哪些方法？
  • 三、常见方法篇
    • 3.1 模式匹配方法怎么用在事件抽取中?
    • 3.2 统计机器学习方法怎么用在事件抽取中?
    • 3.3 深度学习方法怎么用在事件抽取中?
  • 四、数据集及评价指标篇
    • 4.1 事件抽取中常见的英文数据集有哪些？
    • 4.2 事件抽取中常见的中文数据集有哪些？
    • 4.3 事件抽取的评价指标是什么？怎么计算的？
  • 五、对比篇
    • 5.1 事件抽取和命名实体识别（即实体抽取）有什么异同？
    • 5.2 事件抽取和关系抽取有什么异同？
    • 5.3 什么是事理图谱？有哪些事件关系类型？事理图谱怎么构建？主要技术领域及当前发展热点是什么？
  • 六、应用篇
  • 七、拓展篇
    • 7.1 事件抽取论文综述
    • 7.2 事件抽取常见问题

4.2 NLP 预训练算法 常见面试篇

• 【关于TF-idf】那些你不知道的事
  • 一、one-hot 篇
    • 1.1 为什么有 one-hot ？
    • 1.2 one-hot 是什么?
    • 1.3 one-hot 有什么特点?
    • 1.4 one-hot 存在哪些问题?
  • 二、TF-IDF 篇
    • 2.1 什么是 TF-IDF？
    • 2.2 TF-IDF 如何评估词的重要程度？
    • 2.3 TF-IDF 的思想是什么？
    • 2.4 TF-IDF 的计算公式是什么？
    • 2.5 TF-IDF 怎么描述？
    • 2.6 TF-IDF 的优点是什么？
    • 2.7 TF-IDF 的缺点是什么？
    • 2.8 TF-IDF 的应用？

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• 【关于word2vec】那些你不知道的事
  • 一、Wordvec 介绍篇
    • 1.1 Wordvec 指什么?
    • 1.2 Wordvec 中 CBOW 指什么?
    • 1.3 Wordvec 中 Skip-gram 指什么?
    • 1.4 CBOW vs Skip-gram 哪一个好？
  • 二、Wordvec 优化篇
    • 2.1 Word2vec 中 霍夫曼树 是什么？
    • 2.2 Word2vec 中 为什么要使用 霍夫曼树？
    • 2.3 Word2vec 中使用 霍夫曼树 的好处？
    • 2.4 为什么 Word2vec 中会用到 负采样？
    • 2.5 Word2vec 中会用到 负采样 是什么样？
    • 2.6 Word2vec 中 负采样的采样方式？
  • 三、Wordvec 对比篇
    • 3.1 word2vec和NNLM对比有什么区别？（word2vec vs NNLM）
    • 3.2 word2vec和tf-idf 在相似度计算时的区别？
  • 四、word2vec 实战篇
    • 4.1 word2vec训练trick，window设置多大？
    • 4.1 word2vec训练trick，词向量纬度，大与小有什么影响，还有其他参数？

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• [【关于FastText】那些你不知道的事】(https://articles.zsxq.com/id_tw45wd5ae23q.html)
  • 一、fastText 动机篇
    • 1.1 词级模型是什么？
    • 1.2 词级模型存在哪些问题？
    • 1.3 字符级模型是什么？
    • 1.4 字符级模型有哪些优点？
    • 1.5 字符级模型存在哪些问题？
    • 1.6 如何解决字符级模型的问题？
  • 二、词内n-gram信息（subword n-gram information）介绍篇
    • 2.1 引言
    • 2.2 fastText是什么？
    • 2.3 fastText的结构是怎样的？
    • 2.4 为什么fastText要使用词内n-gram信息（subword n-gram information）？
    • 2.5 fastText词内n-gram信息（subword n-gram information）的介绍？
    • 2.6 fastText词内n-gram信息的训练过程？
    • 2.7 fastText词内n-gram信息是否存在问题？
  • 三、层次化Softmax回归（Hierarchical Softmax）介绍篇
    • 3.1 为什么要使用层次化Softmax回归（Hierarchical Softmax）？
    • 3.2 层次化Softmax回归的思想是什么？
    • 3.3 层次化Softmax回归的步骤？
  • 四、fastText是否存在问题？

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• [【关于Elmo】那些你不知道的事】(https://articles.zsxq.com/id_we1wwkpdrpfn.html)
  • 一、Elmo 动机篇
    • 1.1 为什么会出现Elmo？
  • 二、Elmo 介绍篇
    • 2.1 Elmo有哪些特点？
    • 2.2 Elmo的思想是什么？
  • 三、Elmo问题篇
    • 3.1 Elmo存在哪些问题？

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4.3 Bert 常见面试篇

• Bert 常见面试篇
  • 一、动机篇
    • 1.1 【演变史】one-hot编码存在什么问题？
    • 1.2【演变史】word2vec存在什么问题？
    • 1.3【演变史】fastText存在什么问题？
    • 1.4【演变史】elmo存在什么问题？
  • 二、Bert 篇
    • 2.1 Bert 介绍篇
      • 2.1.1【BERT】Bert是什么？
      • 2.1.2【BERT】Bert的三个关键点是什么？
    • 2.2 Bert 输入输出表征篇
      • 2.2.1 【BERT】Bert输入输出表征是什么样子？
    • 2.3 【BERT】Bert 预训练篇
      • 2.3.1 【BERT】Bert预训练任务介绍
      • 2.3.2 【BERT】Bert预训练任务之Masked LM篇
        • 2.3.2.1 【BERT】Bert为什么需要预训练任务Masked LM？
        • 2.3.2.2 【BERT】Bert如何进行Masked LM预训练？
        • 2.3.2.3 【BERT】Bert预训练任务Masked LM是否存在问题？
        • 2.3.2.4 【BERT】如何解决预训练与微调之间的不匹配问题？
      • 2.3.3 【BERT】Bert预训练任务之Next Sentence Prediction篇
        • 2.3.3.1 【BERT】Bert为什么需要预训练任务Next Sentence Prediction？
        • 2.3.3.2 【BERT】Bert如何进行Next Sentence Prediction预训练？
    • 2.4 【BERT】fine-turning篇？
      • 2.4.1 【BERT】为什么Bert需要fine-tuning？
      • 2.4.2 【BERT】Bert如何进行fine-tuning？
    • 2.5 【BERT】Bert损失函数篇？
      • 2.5.1 【BERT】BERT的两个预训练任务对应的损失函数分别是什么（用公式表示）？
  • 三、对比篇？
    • 3.1 【对比】多义词问题是什么？
    • 3.2 【对比】word2vec为什么无法解决多义词问题？
    • 3.3 【对比】GPT和BERT有什么不同？
    • 3.4 【对比】为什么Elmo、GPT、BERT能够解决多义词问题？（以Elmo为例）

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• [【关于 Bert 源码解析I 之 主体篇】那些你不知道的事】(https://articles.zsxq.com/id_918gk4sl2l8b.html)
• [【关于 Bert 源码解析II 之 预训练篇】那些你不知道的事】(https://articles.zsxq.com/id_m1pcu7g25bd6.html)
• [【关于 Bert 源码解析III 之 微调篇】那些你不知道的事】(https://articles.zsxq.com/id_uxcwvhqvvbes.html)
• [【关于 Bert 源码解析IV 之 句向量生成篇】那些你不知道的事】(https://articles.zsxq.com/id_1ccw29hl80o8.html)
• [【关于 Bert 源码解析V 之 文本相似度篇】那些你不知道的事】(https://articles.zsxq.com/id_vauhnwe9m7aj.html)

4.3.1 Bert 模型压缩 常见面试篇

• Bert 模型压缩 常见面试篇
  • 一、Bert 模型压缩 动机篇
  • 二、Bert 模型压缩对比表
  • 三、Bert 模型压缩方法介绍
    • 3.1 Bert 模型压缩方法 之 低秩因式分解&跨层参数共享
      • 3.1.1 什么是低秩因式分解？
      • 3.1.2 什么是跨层参数共享？
      • 3.1.3 ALBERT所采用的方法？
    • 3.2 Bert 模型压缩方法 之 蒸馏
      • 3.2.1 什么是蒸馏？
      • 3.2.2 使用模型蒸馏的论文有哪些，稍微介绍一下？
    • 3.3 Bert 模型压缩方法 之 量化
      • 3.3.1 什么是量化？
      • 3.3.2 Q-BERT: Hessian Based Ultra Low Precision Quantization of BERT 【量化】
    • 3.4 Bert 模型压缩方法 之 剪枝
      • 3.4.1 什么是剪枝？
  • 四、模型压缩是否存在问题？

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4.3.2 Bert 模型系列 常见面试篇

• 你了解XLNet吗？能简单介绍一下吗？它和Bert有什么区别？
• 你了解RoBERTa吗？能简单介绍一下吗？它和Bert有什么区别？
• 你了解SpanBERT吗？能简单介绍一下吗？它和Bert有什么区别？
• 你了解MASS吗？能简单介绍一下吗？它和Bert有什么区别？

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4.4 文本分类 常见面试篇

• 文本分类 常见面试篇
  • 一、 抽象命题
    • 1.1 分类任务有哪些类别？它们都有什么特征？
    • 1.2 文本分类任务相较于其他领域的分类任务有何不同之处？
    • 1.3 文本分类任务和文本领域的其他任务相比有何不同之处？
    • 1.4 文本分类的过程？
  • 二、数据预处理
    • 2.1 文本分类任务的数据预处理方法有哪些？
    • 2.2 你使用过哪些分词方法和工具？
    • 2.3 中文文本分词的方法？
    • 2.4 基于字符串匹配的分词方法的原理是什么？
    • 2.5 统计语言模型如何应用于分词？N-gram最大概率分词？
    • 2.6 基于序列标注的分词方法是什么？
    • 2.7 基于(Bi-)LSTM的词性标注是什么？
    • 2.8 词干提取和词形还原有什么区别？
  • 三、特征提取
    • 3.1 （一个具体的）文本分类任务可以使用哪些特征？
    • 3.2 （对于西文文本）使用单词和使用字母作为特征相比，差异如何？
    • 3.3 能不能简单介绍下词袋模型？
    • 3.4 n-gram篇
      • 3.4.1 什么是n元语法？为什么要用n-gram？
      • 3.4.2 n-gram算法的局限性是什么？
    • 3.5 主题建模篇
      • 3.5.1 介绍一下主题建模任务？
      • 3.5.2 主题建模的常用方法
      • 3.5.3 TF-IDF算法是做什么的？简单介绍下TF-IDF算法
      • 3.5.4 tf-idf高意味着什么？
      • 3.5.5 tf-idf的不足之处
    • 3.6 文本相似度篇
      • 3.6.1 如何计算两段文本之间的距离？
      • 3.6.2 什么是jaccard距离？
      • 3.6.3 Dice系数和Jaccard系数的区别是什么？
      • 3.6.4 同样是编辑距离，莱文斯坦距离和汉明距离的区别在哪里？
      • 3.6.5 写一下计算编辑距离（莱温斯坦距离）的编程题吧？
  • 四、模型篇
    • 4.1 fastText篇
      • 4.1.1 fastText的分类过程？
      • 4.1.2 fastText的优点是什么？
    • 4.2 TextCNN篇
      • 4.2.1 TextCNN进行文本分类的过程？
      • 4.2.2 TextCNN可以调整哪些参数？
      • 4.2.3 使用CNN作为文本分类器时，不同通道channels对应着文本的什么信息？
      • 4.2.4 TextCNN中卷积核的长与宽代表了什么？
      • 4.2.5 在TextCNN中的pooling操作与一般CNN的pooling操作有何不同？
      • 4.2.6 TextCNN的局限性？
    • 4.3 DPCNN篇
      • 4.3.1 如何解决长文本分类任务？
      • 4.3.2 简单介绍DPCNN模型相较于TextCNN的改进？
    • 4.4 TextRCNN篇
      • 4.4.1 简要介绍TextRCNN相较于TextCNN的改进？
    • 4.5 RNN+Attention篇
      • 4.5.1 RNN+Attention进行文本分类任务的思路，以及为什么要加Attention / 注意力机制如何应用于文本分类领域？
    • 4.6 GNN 图神经网络篇
      • 4.6.1 GNN 图神经网络如何应用于文本分类领域？
    • 4.7 Transformer篇
      • 4.7.1 基于Transformer的预训练模型如何应用于文本分类领域？
    • 4.8 预训练模型篇
      • 4.8.1 你了解哪些预训练模型？它们的特点是什么？
  • 五、损失函数
    • 5.1 激活函数sigmoid篇
      • 5.1.1 二分类问题使用的激活函数sigmoid简介？
      • 5.1.2 Sigmod的缺点是什么？
    • 5.2 激活函数softmax篇
      • 5.2.1 softmax函数是什么？
      • 5.2.2 softmax函数怎么求导？
    • 5.3 分类问题使用的损失函数还有有哪些？
  • 六、模型评估和算法比较
    • 6.1 文本分类任务使用的评估算法和指标有哪些？
    • 6.2 简单介绍混淆矩阵和kappa？

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• 文本分类 trick 常见面试篇
  • 一、文本分类数据预处理如何做？
  • 二、文本分类 预训练模型如何选择？
  • 三、文本分类 参数如何优化？
  • 四、文本分类有哪些棘手任务？
  • 五、文本分类 标签体系构建？
  • 六、文本分类 策略构建？

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• 用检索的方式做文本分类 常见面试篇
  • 为什么需要用检索的方式做文本分类？
  • 基于检索的方法做文本分类思路是什么？
  • 检索的方法的召回库如何构建？
  • 检索的方法的训练阶段如何做？
  • 检索的方法的预测阶段如何做？
  • 用检索的方式做文本分类 方法适用场景有哪些？

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4.5 文本匹配 常见面试篇

• 文本匹配模型 ESIM 常见面试篇
  • 为什么需要ESIM？
  • 介绍一下ESIM模型？

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• 语义相似度匹配任务中的 BERT 常见面试篇
  • 一、Sentence Pair Classification Task：使用CLS
  • 二、cosine similarity
  • 三、长短文本的区别
  • 四、sentence/word embedding
  • 五、siamese network方式

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4.6 问答系统 常见面试篇

4.6.1 FAQ 检索式问答系统 常见面试篇

• 一、动机
  • 1.1 问答系统的动机？
  • 1.2 问答系统 是什么？
• 二、FAQ 检索式问答系统介绍篇
  • 2.1 FAQ 检索式问答系统 是 什么？
  • 2.2 query 匹配标准 QA 的核心是什么?
• 三、FAQ 检索式问答系统 方案篇
  • 3.1 常用 方案有哪些？
  • 3.2 为什么 QQ 匹配比较常用？
    • 3.2.1 QQ 匹配的优点有哪些？
    • 3.2.2 QQ 匹配的语义空间是什么？
    • 3.2.3 QQ 匹配的语料的稳定性是什么？
    • 3.2.4 QQ 匹配的业务回答与算法模型的解耦是什么？
    • 3.2.5 QQ 匹配的新问题发现与去重是什么？
    • 3.2.6 QQ 匹配的上线运行速度是什么？
  • 3.3 QQ 匹配一般处理流程是怎么样？ 【假设 标准问题库 已处理好】
• 四、FAQ 标准问题库构建篇
  • 4.1 如何发现 FAQ 中标准问题？
  • 4.2 FAQ 如何做拆分？
  • 4.3 FAQ 如何做合并？
  • 4.4 FAQ 标准库如何实时更新？
• 五、FAQ 标准问题库答案优化篇
  • 5.1 FAQ 标准问题库答案如何优化？

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4.6.2 问答系统工具篇 常见面试篇

• Faiss 常见面试篇
  • 一、动机篇
    • 1.1 传统的相似度算法所存在的问题？
  • 二、介绍篇
    • 2.1 什么是 Faiss ？
    • 2.2 Faiss 如何使用？
    • 2.3 Faiss原理与核心算法
  • 三、Faiss 实战篇
    • 3.1 Faiss 如何安装？
    • 3.2 Faiss 的索引Index有哪些？
    • 3.3 Faiss 的索引Index都怎么用？
      • 3.3.1 数据预备
      • 3.3.2 暴力美学 IndexFlatL2
      • 3.3.3 闪电侠 IndexIVFFlat
      • 3.3.4 内存管家 IndexIVFPQ
    • 3.4 Faiss 然后使用 GPU？
  • 四、 Faiss 对比篇
    • 4.1 sklearn cosine_similarity 和 Faiss 哪家强

4.7 对话系统 常见面试篇

• 对话系统 常见面试篇
  • 一、对话系统 介绍篇
    • 1.1 对话系统有哪几种？
    • 1.2 这几种对话系统的区别？
  • 二、多轮对话系统 介绍篇
    • 2.1 为什么要用 多轮对话系统？
    • 2.2 常见的多轮对话系统解决方案是什么？
  • 三、任务型对话系统 介绍篇
    • 3.1 什么是任务型对话系统？
    • 3.2 任务型对话系统的流程是怎么样？
    • 3.3 任务型对话系统 语言理解（SLU）篇
      • 3.3.1 什么是 语言理解（SLU）？
      • 3.3.2 语言理解（SLU）的输入输出是什么？
      • 3.3.3 语言理解（SLU）所使用的技术是什么？
    • 3.4 任务型对话系统 DST（对话状态跟踪）篇
      • 3.4.1 什么是 DST（对话状态跟踪）？
      • 3.4.2 DST（对话状态跟踪）的输入输出是什么？
      • 3.4.3 DST（对话状态跟踪）存在问题和解决方法？
      • 3.4.4 DST（对话状态跟踪）实现方式是什么？
    • 3.5 任务型对话系统 DPO（对话策略学习）篇
      • 3.5.1 DPO（对话策略学习）是什么？
      • 3.5.2 DPO（对话策略学习）的输入输出是什么？
      • 3.5.3 DPO（对话策略学习）的实现方法是什么？
    • 3.6 任务型对话系统 NLG（自然语言生成）篇
      • 3.6.1 NLG（自然语言生成）是什么？
      • 3.6.2 NLG（自然语言生成）的输入输出是什么？
      • 3.6.3 NLG（自然语言生成）的实现方式？

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4.8 知识图谱 常见面试篇

4.8.1 知识图谱 常见面试篇

• 一、知识图谱简介
  • 1.1 引言
  • 1.2 什么是知识图谱呢？
    • 1.2.1 什么是图（Graph）呢？
    • 1.2.2 什么是 Schema 呢？
  • 1.3 知识图谱的类别有哪些？
  • 1.4 知识图谱的价值在哪呢？
• 二、怎么构建知识图谱呢？
  • 2.1 知识图谱的数据来源于哪里？
  • 2.2 信息抽取的难点在哪里？
  • 2.3 构建知识图谱所涉及的技术？
  • 2.4、知识图谱的具体构建技术是什么？
    • 2.4.1 实体命名识别（Named Entity Recognition）
    • 2.4.2 关系抽取（Relation Extraction）
    • 2.4.3 实体统一（Entity Resolution）
    • 2.4.4 指代消解（Disambiguation）
• 三、知识图谱怎么存储？
• 四、知识图谱可以做什么？

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4.8.2 KBQA 常见面试篇

• 一、基于词典和规则的方法
  • 基于词典和规则的方法 实现 KBQA?
  • 基于词典和规则的方法 实现 KBQA 流程?
• 二、基于信息抽取的方法
  • 基于信息抽取的方法 实现 KBQA 流程?

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4.8.3 Neo4j 常见面试篇

• 一、Neo4J 介绍与安装
  • 1.1 引言
  • 1.2 Neo4J 怎么下载？
  • 1.3 Neo4J 怎么安装？
  • 1.4 Neo4J Web 界面 介绍
  • 1.5 Cypher查询语言是什么？
• 二、Neo4J 增删查改篇
  • 2.1 引言
  • 2.2 Neo4j 怎么创建节点？
  • 2.3 Neo4j 怎么创建关系？
  • 2.4 Neo4j 怎么创建 出生地关系？
  • 2.5 Neo4j 怎么查询？
  • 2.6 Neo4j 怎么删除和修改？
• 三、如何利用 Python 操作 Neo4j 图数据库？
  • 3.1 neo4j模块：执行CQL ( cypher ) 语句是什么？
  • 3.2 py2neo模块是什么？
• 四、数据导入 Neo4j 图数据库篇

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4.9 文本摘要 常见面试篇

• 一、动机篇
  • 1.1 什么是文本摘要？
  • 1.2 文本摘要技术有哪些类型？
• 二、抽取式摘要篇
  • 2.1 抽取式摘要是怎么做的？
    • 2.1.1 句子重要性评估算法有哪些？
    • 2.1.2 基于约束的摘要生成方法有哪些？
    • 2.1.3 TextTeaser算法是怎么抽取摘要的？
    • 2.1.4 TextRank算法是怎么抽取摘要的？
  • 2.2 抽取式摘要的可读性问题是什么？
• 三、压缩式摘要篇
  • 3.1 压缩式摘要是怎么做的？
• 四、生成式摘要篇
  • 4.1 生成式摘要是怎么做的？
  • 4.2 生成式摘要存在哪些问题？
  • 4.3 Pointer-generator network解决了什么问题？
• 五、摘要质量评估方法
  • 5.1 摘要质量的评估方法有哪些类型？
  • 5.2 什么是ROUGE？
  • 5.3 几种ROUGE指标之间的区别是什么？
  • 5.4 BLEU和ROUGE有什么不同？

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4.10 文本纠错篇 常见面试篇

• 一、介绍篇
  • 1.1 什么是文本纠错？
  • 1.2 常见的文本错误类型？
  • 1.3 文本纠错 常用方法？
• 二、pipeline 方法 介绍篇
  • pipeline 中的 错误检测 如何实现？
  • pipeline 中的 候选召回 如何实现？
  • pipeline 中的 纠错排序 如何实现？
  • pipeline 中的 ASR 回显优化 如何实现？

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4.11 文本摘要 常见面试篇

• 一、动机篇
  • 1.1 什么是文本摘要？
  • 1.2 文本摘要技术有哪些类型？
• 二、抽取式摘要篇
  • 2.1 抽取式摘要是怎么做的？
    • 2.1.1 句子重要性评估算法有哪些？
    • 2.1.2 基于约束的摘要生成方法有哪些？
    • 2.1.3 TextTeaser算法是怎么抽取摘要的？
    • 2.1.4 TextRank算法是怎么抽取摘要的？
  • 2.2 抽取式摘要的可读性问题是什么？
• 三、压缩式摘要篇
  • 3.1 压缩式摘要是怎么做的？
• 四、生成式摘要篇
  • 4.1 生成式摘要是怎么做的？
  • 4.2 生成式摘要存在哪些问题？
  • 4.3 Pointer-generator network解决了什么问题？
• 五、摘要质量评估方法
  • 5.1 摘要质量的评估方法有哪些类型？
  • 5.2 什么是ROUGE？
  • 5.3 几种ROUGE指标之间的区别是什么？
  • 5.4 BLEU和ROUGE有什么不同？

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4.12 文本生成 常见面试篇

• 生成模型的解码方法 常见面试篇
  • 什么是生成模型？
  • 介绍一下 基于搜索的解码方法？
  • 介绍一下 基于采样的解码方法？

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三、深度学习算法篇 常见面试篇

• CNN 常见面试篇
  • 一、动机篇
  • 二、CNN 卷积层篇
    • 2.1 卷积层的本质是什么？
    • 2.2 CNN 卷积层与全连接层的联系？
    • 2.3 channel的含义是什么？
  • 三、CNN 池化层篇
    • 3.1 池化层针对区域是什么？
    • 3.2 池化层的种类有哪些？
    • 3.3 池化层的作用是什么？
    • 3.4 池化层 反向传播 是什么样的？
    • 3.5 mean pooling 池化层 反向传播 是什么样的？
    • 3.6 max pooling 池化层 反向传播 是什么样的？
  • 四、CNN 整体篇
    • 4.1 CNN 的流程是什么？
    • 4.2 CNN 的特点是什么？
    • 4.3 卷积神经网络为什么会具有平移不变性？
    • 4.4 卷积神经网络中im2col是如何实现的？
    • 4.5 CNN 的局限性是什么？
  • 五、Iterated Dilated CNN 篇
    • 5.1 什么是 Dilated CNN 空洞卷积？
    • 5.2 什么是 Iterated Dilated CNN？
  • 六、反卷积 篇
    • 6.1 解释反卷积的原理和用途？

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• RNN 常见面试篇
  • 一、RNN 篇
    • 1.2 为什么需要 RNN?
    • 1.2 RNN 结构是怎么样的？
    • 1.3 RNN 前向计算公式？
    • 1.4 RNN 存在什么问题？
  • 二、长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM) 篇
    • 2.1 为什么 需要 LSTM?
    • 2.2 LSTM 的结构是怎么样的?
    • 2.3 LSTM 如何缓解 RNN 梯度消失和梯度爆炸问题?
    • 2.3 LSTM 的流程是怎么样的?
    • 2.4 LSTM 中激活函数区别?
    • 2.5 LSTM的复杂度？
    • 2.6 LSTM 存在什么问题？
  • 三、GRU (Gated Recurrent Unit)
    • 3.1 为什么 需要 GRU?
    • 3.2 GRU 的结构是怎么样的?
    • 3.3 GRU 的前向计算?
    • 3.4 GRU 与其他 RNN系列模型的区别？
  • 四、RNN系列模型篇
    • 4.1 RNN系列模型 有什么特点？

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• Attention 常见面试篇
  • 一、seq2seq 篇
    • 1.1 seq2seq （Encoder-Decoder）是什么？
    • 1.2 seq2seq 中 的 Encoder 怎么样？
    • 1.3 seq2seq 中 的 Decoder 怎么样？
    • 1.4 在 数学角度上 的 seq2seq ，你知道么？
    • 1.5 seq2seq 存在 什么 问题？
  • 二、Attention 篇
    • 2.1 什么是 Attention?
    • 2.2 为什么引入 Attention机制？
    • 2.3 Attention 有什么作用？
    • 2.4 Attention 流程是怎么样？
      • 步骤一 执行encoder (与 seq2seq 一致)
      • 步骤二 计算对齐系数 a
      • 步骤三 计算上下文语义向量 C
      • 步骤四 更新decoder状态
      • 步骤五 计算输出预测词
    • 2.5 Attention 的应用领域有哪些？
  • 三、Attention 变体篇
    • 3.1 Soft Attention 是什么？
    • 3.2 Hard Attention 是什么？
    • 3.3 Global Attention 是什么？
    • 3.4 Local Attention 是什么？
    • 3.5 self-attention 是什么？

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• 生成对抗网络 GAN 常见面试篇
  • 一、动机
  • 二、介绍篇
    • 2.1 GAN 的基本思想
    • 2.2 GAN 基本介绍
      • 2.2.1 GAN 的基本结构
      • 2.2.2 GAN 的基本思想
  • 三、训练篇
    • 3.1 生成器介绍
    • 3.2 判别器介绍
    • 3.3 训练过程
    • 3.4 训练所涉及相关理论基础
  • 四、总结

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3.1 Transformer 常见面试篇

• Transformer 常见面试篇
  • 一、动机篇
    • 1.1 为什么要有 Transformer?
    • 1.2 Transformer 作用是什么？
  • 二、整体结构篇
    • 2.1 Transformer 整体结构是怎么样？
    • 2.2 Transformer-encoder 结构怎么样？
    • 2.3 Transformer-decoder 结构怎么样?
  • 三、模块篇
    • 3.1 self-attention 模块
      • 3.1.1 传统 attention 是什么?
      • 3.1.2 为什么 会有self-attention?
      • 3.1.3 self-attention 的核心思想是什么?
      • 3.1.4 self-attention 的目的是什么?
      • 3.1.5 self-attention 的怎么计算的?
      • 3.1.6 为什么 Q 和 K 使用不同的权重矩阵生成，为何不能使用同一个值进行自身的点乘？
      • 3.1.7 为什么采用点积模型的 self-attention 而不采用加性模型？
      • 3.1.8 为什么 Transformer 中在计算 self-attention 时为什么要除以 $\sqrt{d}$？
      • 3.1.9 how self-attention solves long-range dependency issues?
      • 3.1.10 how self-attention is parallelized?
    • 3.2 multi-head attention 模块
      • 3.2.1 multi-head attention 的思路是什么样?
      • 3.2.2 multi-head attention 的步骤是什么样?
      • 3.2.3 为什么 Transformer 采用多头注意力机制？（为什么不使用一个头）
      • 3.2.4 为什么在进行多头注意力的时候需要对每个head进行降维？
      • 3.2.5 multi-head attention code introduction
    • 3.3 位置编码（Position encoding）模块
      • 3.3.1 为什么要 加入 位置编码（Position encoding） ？
      • 3.3.2 位置编码（Position encoding）的思路是什么 ？
      • 3.3.3 位置编码（Position encoding）的作用是什么 ？
      • 3.3.4 位置编码（Position encoding）的步骤是什么 ？
      • 3.3.5 为什么 Position encoding 选择相加而不是拼接呢？
      • 3.3.6 Position encoding 和 Position embedding 的区别？
      • 3.3.7 为什么17年提出Transformer时采用的是 Position Encoder 而不是Position Embedding？而Bert却采用的是 Position Embedding ？
      • 3.3.8 位置编码（Position encoding）的代码介绍
    • 3.4 残差模块模块
      • 3.4.1 为什么要 加入 残差模块？
    • 3.5 Layer normalization 模块
      • 3.5.1 为什么要 加入 Layer normalization 模块？
      • 3.5.2 Layer normalization 模块的是什么？
      • 3.5.3 Batch normalization 和 Layer normalization 的区别？
      • 3.5.4 为什么 Transformer 中舍弃 Batch normalization 改用 Layer normalization 呢?
      • 3.5.5 Layer normalization 模块代码介绍
    • 3.6 Mask 模块
      • 3.6.1 什么是 Mask？
      • 3.6.2 Transformer 中用到 几种 Mask？
      • 3.6.3 有没有可能介绍一下 Transformer 中用到几种 Mask？

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• 【关于 Transformer 问题及改进】那些你不知道的事
  • 一、Transformer 问题篇
    • 1.1 既然 Transformer 怎么牛逼，是否还存在一些问题？
  • 二、每个问题的解决方法是什么？
    • 2.1 问题一：Transformer 不能很好的处理超长输入问题
      • 2.1.1 Transformer 固定了句子长度？
      • 2.1.2 Transformer 固定了句子长度 的目的是什么？
      • 2.1.3 Transformer 针对该问题的处理方法？
    • 2.2 问题二：Transformer 方向信息以及相对位置 的 缺失 问题
    • 2.3 问题三：缺少Recurrent Inductive Bias
    • 问题四：Transformer是非图灵完备的： 非图灵完备通俗的理解，就是无法解决所有的问题
    • 问题五：transformer缺少conditional computation；
    • 问题六：transformer 时间复杂度 和 空间复杂度 过大问题；

五、NLP 技巧面

5.1 少样本问题面

5.1.1 数据增强（EDA） 面试篇

• 一、动机篇
  • 1.1 什么是 数据增强？
  • 1.2 为什么需要 数据增强？
• 二、常见的数据增强方法篇
  • 2.1 词汇替换篇
    • 2.1.1 什么是基于词典的替换方法？
    • 2.1.2 什么是基于词向量的替换方法？
    • 2.1.3 什么是基于 MLM 的替换方法？
    • 2.1.4 什么是基于 TF-IDF 的词替换？
  • 2.2 词汇插入篇
    • 2.2.1 什么是随机插入法？
  • 2.3 词汇交换篇
    • 2.3.1 什么是随机交换法？
  • 2.4 词汇删除篇
    • 2.4.1 什么是随机删除法？
  • 2.5 回译篇
    • 2.5.1 什么是回译法？
  • 2.6 交叉增强篇
    • 2.6.1 什么是 交叉增强篇
  • 2.7 语法树篇
    • 2.7.1 什么是语法树操作？
  • 2.8 对抗增强篇
    • 2.8.1 什么是对抗增强？

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5.1.2 主动学习 面试篇

• 一、动机篇
  • 1.1 主动学习是什么？
  • 1.2 为什么需要主动学习？
• 二、主动学习篇
  • 2.1 主动学习的思路是什么？
  • 2.2 主动学习方法 的价值点在哪里？
• 三、样本选取策略篇
  • 3.1 以未标记样本的获取方式的差别进行划分
  • 3.2 测试集内选取“信息”量最大的数据标记
    • 3.2.1 测试集内选取“信息”量最大的数据标记
    • 3.2.2 依赖不确定度的样本选取策略（Uncertainty Sampling, US）
    • 3.2.3 基于委员会查询的方法（Query-By-Committee，QBC）

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5.1.3 数据增强 之 对抗训练 面试篇

• 一、介绍篇
  • 1.1 什么是 对抗训练 ？
  • 1.2 为什么 对抗训练 能够 提高模型效果？
  • 1.3 对抗训练 有什么特点？
  • 1.4 对抗训练 的作用?
• 二、概念篇
  • 2.1 对抗训练的基本概念?
  • 2.2 如何计算扰动?
  • 2.3 如何优化?
• 三、实战篇
  • 3.1 NLP 中经典对抗训练 之 Fast Gradient Method（FGM）
  • 3.2 NLP 中经典对抗训练 之 Projected Gradient Descent（PGD）

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5.2 “脏数据”处理 面试篇

• 一、动机
  • 1.1 何为“脏数据”？
  • 1.2 “脏数据” 会带来什么后果？
• 二、“脏数据” 处理篇
  • 2.1 “脏数据” 怎么处理呢？
  • 2.2 置信学习方法篇
    • 2.2.1 什么是 置信学习方法？
    • 2.2.2 置信学习方法 优点？
    • 2.2.3 置信学习方法 怎么做？
    • 2.2.4 置信学习方法 怎么用？有什么开源框架？
    • 2.2.5 置信学习方法 的工作原理？

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5.3 batch_size设置 面试篇

• 一、训练模型时，batch_size的设置，学习率的设置?

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5.4 早停法 EarlyStopping 面试篇

• 一、 为什么要用 早停法 EarlyStopping？
• 二、 早停法 EarlyStopping 是什么？
• 三、早停法 torch 版本怎么实现？

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5.5 标签平滑法 LabelSmoothing 面试篇

• 一、为什么要有 标签平滑法 LabelSmoothing？
• 二、 标签平滑法 是什么？
• 三、 标签平滑法 torch 怎么复现？

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5.6 Bert Trick 面试篇

5.6.1 Bert 未登录词处理 面试篇

• 什么是 Bert 未登录词？
• Bert 未登录词 如何处理？
• Bert 未登录词各种处理方法 有哪些优缺点？

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5.6.2 BERT在输入层引入额外特征 面试篇

• BERT在输入层如何引入额外特征？

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5.6.3 关于BERT 继续预训练 面试篇

• 什么是 继续预训练？
• 为什么会存在 【数据分布/领域差异】大 问题？
• 如何进行 继续预训练？
• 还有哪些待解决问题？
• 训练数据问题解决方案？
• 知识缺乏问题解决方案？
• 知识理解缺乏问题解决方案？

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5.6.4 BERT如何处理篇章级长文本 面试篇

• 为什么 Bert 不能 处理 长文本？
• BERT 有哪些处理篇章级长文本?

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六、 Prompt Tuning 面试篇

6.1 Prompt 面试篇

1. 什么是prompt？
2. 如何设计prompt？
3. prompt进阶——如何自动学习prompt？
4. Prompt 有哪些关键要点？
5. Prompt 如何实现？

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6.2 Prompt 文本生成 面试篇

1. Prompt之文本生成评估手段有哪些？
2. Prompt文本生成具体任务有哪些？

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6.3 LoRA 面试篇

1. 什么是lora？
2. lora 是 怎么做的呢？
3. lora 为什么可以这样做？
4. 用一句话描述 lora？
5. lora 优点是什么？
6. lora 缺点是什么？
7. lora 如何实现？

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6.4 PEFT（State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning）面试篇

• 一、微调 Fine-tuning 篇
  • 1.1 什么是 微调 Fine-tuning ？
  • 1.2 微调 Fine-tuning 基本思想是什么？
• 二、轻度微调（lightweight Fine-tuning）篇
  • 2.1 什么是 轻度微调（lightweight Fine-tuning）？
• 三、适配器微调（Adapter-tuning）篇
  • 3.1 什么 是 适配器微调（Adapter-tuning）？
  • 3.2 适配器微调（Adapter-tuning）变体有哪些？
• 四、提示学习（Prompting）篇
  • 4.1 什么是 提示学习（Prompting）？
  • 4.2 提示学习（Prompting）的目的是什么？
  • 4.3 提示学习（Prompting） 代表方法有哪些？
    • 4.3.1 前缀微调（Prefix-tining）篇
      • 4.3.1.1 什么是 前缀微调（Prefix-tining）？
      • 4.3.1.2 前缀微调（Prefix-tining）的核心是什么？
      • 4.3.1.3 前缀微调（Prefix-tining）的技术细节有哪些？
      • 4.3.1.4 前缀微调（Prefix-tining）的优点是什么？
      • 4.3.1.5 前缀微调（Prefix-tining）的缺点是什么？
    • 4.3.2 指示微调（Prompt-tuning）篇
      • 4.3.2.1 什么是 指示微调（Prompt-tuning）？
      • 4.3.2.2 指示微调（Prompt-tuning）的核心思想？
      • 4.3.2.3 指示微调（Prompt-tuning）的 优点/贡献 是什么？
      • 4.3.2.4 指示微调（Prompt-tuning）的 缺点 是什么？
      • 4.3.2.5 指示微调（Prompt-tuning）与 Prefix-tuning 区别 是什么？
      • 4.3.2.6 指示微调（Prompt-tuning）与 fine-tuning 区别 是什么？
    • 4.3.3 P-tuning 篇
      • 4.3.3.1 P-tuning 动机是什么？
      • 4.3.3.2 P-tuning 核心思想是什么？
      • 4.3.3.3 P-tuning 做了哪些改进？
      • 4.3.3.4 P-tuning 有哪些优点/贡献？
      • 4.3.3.5 P-tuning 有哪些缺点？
    • 4.3.4 P-tuning v2 篇
      • 4.3.4.1 为什么需要 P-tuning v2？
      • 4.3.4.2 P-tuning v2 是什么？
      • 4.3.4.3 P-tuning v2 有哪些优点？
      • 4.3.4.4 P-tuning v2 有哪些缺点？
    • 4.3.5 PPT 篇
      • 4.3.5.1 为什么需要 PPT ？
      • 4.3.5.2 PPT 核心思想 是什么？
      • 4.3.5.3 PPT 具体做法是怎么样？
      • 4.3.5.4 常用的soft prompt初始化方法？
      • 4.3.5.5 PPT 的优点是什么？
      • 4.3.5.6 PPT 的缺点是什么？
  • 4.4 提示学习（Prompting） 优点 是什么？
  • 4.5 提示学习（Prompting） 本质 是什么？
• 五、指令微调（Instruct-tuning）篇
  • 5.1 为什么需要 指令微调（Instruct-tuning）？
  • 5.2 指令微调（Instruct-tuning）是什么？
  • 5.3 指令微调（Instruct-tuning）的优点是什么？
  • 5.4 指令微调（Instruct-tuning） vs 提升学习（Prompting）？
  • 5.5 指令微调（Instruct-tuning） vs 提升学习（Prompting） vs Fine-tuning？
• 六、指令提示微调（Instruct Prompt tuning）篇
  • 6.1 为什么需要 指令微调（Instruct-tuning）？
  • 6.2 指令微调（Instruct-tuning） 是什么？
  • 6.3 指令微调（Instruct-tuning） 在不同任务上性能？
• 七、self-instruct篇
  • 7.1 什么是 self-instruct？
• 八、Chain-of-Thought 篇
  • 8.1 为什么需要 Chain-of-Thought ？
  • 8.2 什么是 Chain-of-Thought ？
  • 8.3 Chain-of-Thought 的思路是怎么样的？
  • 8.4 Chain-of-Thought 的优点是什么？
  • 8.5 为什么 chain-of-thought 会成功？
• 九、LoRA 篇
  • 9.1 LoRA 篇
    • 9.1.1 LoRA 核心思想是什么？
    • 9.1.2 LoRA 具体思路是什么？
    • 9.1.3 LoRA 优点是什么？
    • 9.1.4 LoRA 缺点是什么？
  • 9.2 AdaLoRA 篇
    • 9.2.1 AdaLoRA 核心思想是什么？
    • 9.2.2 AdaLoRA 实现思路是什么？
  • 9.3 DyLoRA 篇
    • 9.3.1 AdaLoRA 动机是什么？
    • 9.3.2 AdaLoRA 核心思想是什么？
    • 9.3.3 AdaLoRA 优点是什么？
• 十、BitFit 篇
  • 10.1 AdaLoRA 核心思想是什么？
  • 10.2 AdaLoRA 优点是什么？
  • 10.3 AdaLoRA 缺点是什么？

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七、LLMs 面试篇

7.1 【现在达模型LLM，微调方式有哪些？各有什么优缺点？

• 现在达模型LLM，微调方式有哪些？各有什么优缺点？

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7.2 GLM：ChatGLM的基座模型 常见面试题

• GLM 的 核心是什么？
• GLM 的 模型架构是什么？
• GLM 如何进行 多任务训练？
• 在进行 NLG 时， GLM 如何保证 生成长度的未知性？
• GLM 的 多任务微调方式有什么差异？
• GLM 的 多任务微调方式有什么优点？

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一、基础算法 常见面试篇

• 过拟合和欠拟合 常见面试篇
  • 一、过拟合和欠拟合 是什么？
  • 二、过拟合/高方差（overfiting / high variance）篇
    • 2.1 过拟合是什么及检验方法？
    • 2.2 导致过拟合的原因是什么？
    • 2.3 过拟合的解决方法是什么？
  • 三、欠拟合/高偏差（underfiting / high bias）篇
    • 3.1 欠拟合是什么及检验方法？
    • 3.2 导致欠拟合的原因是什么？
    • 3.3 欠拟合的解决方法是什么？

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• BatchNorm vs LayerNorm 常见面试篇
  • 一、动机篇
    • 1.1 独立同分布（independent and identically distributed）与白化
    • 1.2 （ Internal Covariate Shift，ICS）
    • 1.3 ICS问题带来的后果是什么？
  • 二、Normalization 篇
    • 2.1 Normalization 的通用框架与基本思想
  • 三、Batch Normalization 篇
    • 3.1 Batch Normalization（纵向规范化）是什么？
    • 3.2 Batch Normalization（纵向规范化）存在什么问题？
    • 3.3 Batch Normalization（纵向规范化）适用的场景是什么？
    • 3.4 BatchNorm 存在什么问题？
  • 四、Layer Normalization（横向规范化） 篇
    • 4.1 Layer Normalization（横向规范化）是什么？
    • 4.2 Layer Normalization（横向规范化）有什么用？
  • 五、BN vs LN 篇
  • 六、主流 Normalization 方法为什么有效？

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• 激活函数 常见面试篇

  • 一、动机篇
    • 1.1 为什么要有激活函数？
  • 二、激活函数介绍篇
    • 2.1 sigmoid 函数篇
      • 2.1.1 什么是 sigmoid 函数？
      • 2.1.2 为什么选 sigmoid 函数 作为激活函数？
      • 2.1.3 sigmoid 函数 有什么缺点？
    • 2.2 tanh 函数篇
      • 2.2.1 什么是 tanh 函数？
      • 2.2.2 为什么选 tanh 函数 作为激活函数？
      • 2.2.3 tanh 函数 有什么缺点？
    • 2.3 relu 函数篇
      • 2.3.1 什么是 relu 函数？
      • 2.3.2 为什么选 relu 函数 作为激活函数？
      • 2.3.3 relu 函数 有什么缺点？
  • 三、激活函数选择篇

• 正则化常见面试篇

  • 一、L0，L1，L2正则化 篇
    • 1.1 正则化 是什么？
    • 1.2 什么是 L0 正则化 ？
    • 1.3 什么是 L1 （稀疏规则算子 Lasso regularization）正则化 ？
    • 1.4 什么是 L2 正则化（岭回归 Ridge Regression 或者 权重衰减 Weight Decay）正则化 ？
  • 二、对比篇
    • 2.1 什么是结构风险最小化？
    • 2.2 从结构风险最小化的角度理解L1和L2正则化
    • 2.3 L1 vs L2
  • 三、dropout 篇
    • 3.1 什么是 dropout？
    • 3.2 dropout 在训练和测试过程中如何操作？
    • 3.3 dropout 如何防止过拟合?

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• 优化算法及函数 常见面试篇
  • 一、动机篇
    • 1.1 为什么需要 优化函数？
    • 1.2 优化函数的基本框架是什么?
  • 二、优化函数介绍篇
    • 2.1 梯度下降法是什么?
    • 2.2 随机梯度下降法是什么?
    • 2.3 Momentum 是什么?
    • 2.4 SGD with Nesterov Acceleration 是什么?
    • 2.5 Adagrad 是什么?
    • 2.6 RMSProp/AdaDelta 是什么？
    • 2.7 Adam 是什么?
    • 2.8 Nadam 是什么?
  • 三、优化函数学霸笔记篇

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• 归一化 常见面试篇
  • 一、动机篇
    • 1.1 为什么要归一化？
  • 二、介绍篇
    • 2.1 归一化 有 哪些方法？
    • 2.2 归一化 各方法 特点？
    • 2.3 归一化 的 意义？
  • 三、应用篇
    • 3.1 哪些机器学习算法 需要做 归一化？
    • 3.2 哪些机器学习算法 不需要做 归一化？

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• 判别式（discriminative）模型 vs. 生成式(generative)模型 常见面试篇
  • 一、判别式模型篇
    • 1.1 什么是判别式模型？
    • 1.2 判别式模型是思路是什么？
    • 1.3 判别式模型的优点是什么？
  • 二、生成式模型篇
    • 2.1 什么是生成式模型？
    • 2.2 生成式模型是思路是什么？
    • 2.3 生成式模型的优点是什么？
    • 2.4 生成式模型的缺点是什么？

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二、机器学习算法篇 常见面试篇

• 逻辑回归 常见面试篇
  • 一、介绍篇
    • 1.1什么是逻辑回归
    • 1.2逻辑回归的优势
  • 二、推导篇
    • 2.1逻辑回归推导
    • 2.2求解优化

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• 支持向量机 常见面试篇
  • 一、原理篇
    • 1.1 什么是SVM？
      • Q.A
    • 1.2 SVM怎么发展的？
    • 1.3 SVM存在什么问题？
      • Q.A
  • 二、算法篇
    • 2.1 什么是块算法？
    • 2.2 什么是分解算法？
    • 2.3 什么是序列最小优化算法？
    • 2.4 什么是增量算法？
      • Q.A
  • 三、其他SVM篇
    • 3.1 什么是最小二次支持向量机？
    • 3.2 什么是模糊支持向量机？
    • 3.3 什么是粒度支持向量机？
    • 3.4 什么是多类训练算法？
    • 3.5 什么是孪生支持向量机？
    • 3.6 什么是排序支持向量机？
      • Q.A
  • 四、应用篇
    • 4.1 模式识别
    • 4.2 网页分类
    • 4.3 系统建模与系统辨识
    • 4.4 其他
  • 五、对比篇
  • 六、拓展篇

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• 集成学习 常见面试篇
  • 一、动机
  • 二、集成学习介绍篇
    • 2.1 介绍篇
      • 2.1.1 集成学习的基本思想是什么？
      • 2.1.2 集成学习为什么有效？
  • 三、 Boosting 篇
    • 3.1 用一句话概括 Boosting？
    • 3.2 Boosting 的特点是什么？
    • 3.3 Boosting 的基本思想是什么？
    • 3.4 Boosting 的特点是什么？
    • 3.5 GBDT 是什么？
    • 3.6 Xgboost 是什么？
  • 四、Bagging 篇
    • 4.1 用一句话概括 Bagging？
    • 4.2 Bagging 的特点是什么？
    • 4.3 Bagging 的基本思想是什么？
    • 4.4 Bagging 的基分类器如何选择？
    • 4.5 Bagging 的优点 是什么？
    • 4.6 Bagging 的特点是什么？
    • 4.7 随机森林 是什么？
  • 五、 Stacking 篇
    • 5.1 用一句话概括 Stacking ？
    • 5.2 Stacking 的特点是什么？
    • 5.3 Stacking 的基本思路是什么？
  • 六、常见问题篇
    • 6.1 为什么使用决策树作为基学习器？
    • 6.2 为什么不稳定的学习器更适合作为基学习器？
    • 6.3 哪些模型适合作为基学习器？
    • 6.4 Bagging 方法中能使用线性分类器作为基学习器吗？ Boosting 呢？
    • 6.5 Boosting/Bagging 与 偏差/方差 的关系？
  • 七、对比篇
    • 7.1 LR vs GBDT?

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九、【关于 Python 】那些你不知道的事

• 【关于 Python 】那些你不知道的事
  • 一、什么是*args 和 **kwargs？
    • 1.1 为什么会有 *args 和 **kwargs？
    • 1.2 *args 和 **kwargs 的用途是什么？
    • 1.3 *args 是什么？
    • 1.4 **kwargs是什么？
    • 1.5 *args 与 **kwargs 的区别是什么？
  • 二、什么是装饰器？
    • 2.1 装饰器是什么？
    • 2.2 装饰器怎么用？
  • 三、Python垃圾回收（GC）
    • 3.1 垃圾回收算法有哪些？
    • 3.2 引用计数（主要）是什么？
    • 3.3 标记-清除是什么？
    • 3.4 分代回收是什么？
  • 四、python的sorted函数对字典按key排序和按value排序
    • 4.1 python 的sorted函数是什么？
    • 4.2 python 的sorted函数举例说明？
  • 五、直接赋值、浅拷贝和深度拷贝
    • 5.1 概念介绍
    • 5.2 介绍
    • 5.3 变量定义流程
    • 5.3 赋值
    • 5.4 浅拷贝
    • 5.5 深度拷贝
    • 5.6 核心：不可变对象类型 and 可变对象类型
      • 5.6.1 不可变对象类型
      • 5.6.2 可变对象类型
  • 六、进程、线程、协程
    • 6.1 进程
      • 6.1.1 什么是进程？
      • 6.1.2 进程间如何通信？
    • 6.2 线程
      • 6.2.1 什么是线程？
      • 6.2.2 线程间如何通信？
    • 6.3 进程 vs 线程
      • 6.3.1 区别
      • 6.3.2 应用场景
    • 6.4 协程
      • 6.4.1 什么是协程？
      • 6.4.2 协程的优点？
  • 七、全局解释器锁
    • 7.1 什么是全局解释器锁？
    • 7.2 GIL有什么作用？
    • 7.3 GIL有什么影响？
    • 7.4 如何避免GIL带来的影响？

十、【关于 Tensorflow 】那些你不知道的事

• 【关于 Tensorflow 损失函数】 那些你不知道的事
  • 一、动机
  • 二、什么是损失函数？
  • 三、目标函数、损失函数、代价函数之间的关系与区别？
  • 四、损失函数的类别
    • 4.1 回归模型的损失函数
      • （1）L1正则损失函数（即绝对值损失函数）
      • （2）L2正则损失函数（即欧拉损失函数）
      • （3）均方误差（MSE, mean squared error）
      • （4）Pseudo-Huber 损失函数
    • 4.2 分类模型的损失函数
      • （1）Hinge损失函数
      • （2）两类交叉熵（Cross-entropy）损失函数
      • （3）Sigmoid交叉熵损失函数
      • （4）加权交叉熵损失函数
      • （5）Softmax交叉熵损失函数
      • (6) SparseCategoricalCrossentropy vs sparse_categorical_crossentropy
  • 五、总结

NLP-Interview-Notes 快速上手指南

NLP-Interview-Notes（NLP 面无不过）并非一个需要安装运行的软件库或框架，而是一个自然语言处理（NLP）面试知识点与学习资料汇总项目。它主要以文档、思维导图和文章链接的形式存在，旨在帮助开发者系统性地复习 NLP 算法、模型及面试技巧。

因此，本指南将指导你如何获取、浏览及使用这份资料库。

环境准备

本项目无需特定的操作系统或复杂的依赖环境，只需具备以下条件即可：

• 操作系统：Windows / macOS / Linux 均可。
• 核心工具：
  • Git：用于克隆代码仓库（可选，也可直接下载 ZIP）。
  • Markdown 阅读器：推荐使用 VS Code、Typora 或 GitHub 在线预览功能查看 .md 文件。
  • 浏览器：用于访问项目中指向的外部详细解析文章（主要为知识星球/腾讯文档链接）。
• 前置知识：具备基础的 Python 编程能力及机器学习/深度学习概念。

安装步骤（获取资料）

你可以通过以下两种方式获取该学习资料：

方式一：使用 Git 克隆（推荐）

打开终端（Terminal 或 CMD），执行以下命令：

git clone https://github.com/louislva/NLP-Interview-Notes.git

国内加速提示：如果直接克隆速度较慢，可使用国内镜像源（如 Gitee 镜像，若有）或配置 git 代理。若无法使用 git，请直接采用方式二。

方式二：直接下载压缩包

1. 访问项目 GitHub 主页：https://github.com/louislva/NLP-Interview-Notes
2. 点击绿色的 Code 按钮。
3. 选择 Download ZIP。
4. 下载完成后解压到本地任意目录。

基本使用

由于该项目是资料合集，"使用"即意味着阅读与检索。以下是最高效的使用路径：

1. 本地浏览目录结构

进入项目根目录，你会看到按模块分类的文件夹和 Markdown 文件。核心内容主要集中在 NLPinterview 文件夹或直接列出的 .md 文件中。

主要涵盖板块：

• 信息抽取：命名实体识别 (NER)、关系抽取、事件抽取。
• 预训练算法：TF-IDF, Word2Vec, FastText, ELMo, BERT 及其变体。
• 经典任务：文本分类、文本相似度、机器阅读理解等。
• 进阶技巧：模型压缩、中文 NER 特有问题、Trick 总结。

2. 快速开始复习（示例）

假设你想复习 BERT 相关的面试题：

步骤 1：定位文件 在本地文件管理器或终端中找到名为 Bert 常见面试篇.md 的文件（通常位于根目录或 NLPinterview/Bert/ 下）。

步骤 2：阅读大纲 用 Markdown 编辑器打开该文件，你将看到类似以下的结构化问题列表：

## 二、Bert 篇
- 2.1 Bert 介绍篇
  - 2.1.1【BERT】Bert 是什么？
  - 2.1.2【BERT】Bert 三个关键点？
- 2.3【BERT】Bert 预训练篇
  - 2.3.2【BERT】Bert 预训练任务 之 Masked LM 篇
...

步骤 3：查看详细解析 文件中包含指向详细答案的链接（通常为 articles.zsxq.com 开头的链接）。

• 操作方法：按住 Ctrl (或 Mac 上的 Cmd) 并点击链接，浏览器将自动跳转到对应的详细图文解析页面。
• 注意：部分深度解析文章可能位于知识星球等社区，若链接需要权限，请优先阅读本地 Markdown 文件中已概括的核心知识点，或根据文件名在搜索引擎中查找公开的技术博客解读。

3. 针对性搜索

如果你需要准备特定主题的面试（例如“中文命名实体识别”）：

• VS Code / IDE 用户：在项目文件夹中按下 Ctrl + Shift + F，输入关键词 中文 NER 或 词汇增强，可快速定位到 中文领域 NER 常见面试篇.md 及相关章节。
• 命令行用户：

  grep -r "词汇增强" .
  

通过以上方式，你可以将该仓库作为一本随时查阅的"NLP 面试百科全书”，根据自身薄弱环节进行模块化学习。