美团NLP算法实习生面试

2022年01月16日 阅读数:2
这篇文章主要向大家介绍美团NLP算法实习生面试,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。


前言




  • 记录美团NLP算法实习生的面试。该职位主要从事以下方向:语义理解;基础能力建设;依存句法分析;知识图谱等,在美团大搜下面。

一面

1. 编程题

合并两个有序链表面试

2. 面试题



Bert 预训练过程当中使用了哪些 ​​embedding​​?
以下图所示:
美团NLP算法实习生面试_句法分析
关于这三个embedding具体作什么任务,能够参考​​个人博客​​。算法



在作分类任务时,若是某些类别比较少该怎么处理?
我给出的方法有:(1)数据加强;(2)训练trick,如不一样的类别损失加权重,采样等等编程



残差网络的本质是什么?
其表达式是​​ouput = layer(x) + x​​,其中​​layer(x)​​是某层网络,x是输入。设计残差网络的根本目的是为了不梯度消失。网络



你熟悉哪些预训练模型?
这个只说了​​roberta​​,对于其它的则不是很熟悉。
【给个人印象就是:须要把这些底层代码都弄的很清楚才行,好比bert预训练的任务,Embedding的设置,损失的设置等等,不只涉及到深度学习,也和编程能力有着很大的关联!】ide



二面

由于其余缘由,二面提早终止了。学习