Οι πιο συχνές ερωτήσεις συνέντευξης NLP για αρχάριους

Το NLP – Natural Language Processing, είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που ασχολείται με τη μελέτη της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Χρησιμοποιεί πολύπλοκα υπολογιστικά μοντέλα για την κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας και την εξαγωγή δομημένων πληροφοριών από αυτήν.

Το NLP χρησιμοποιείται ευρέως σε διαφορετικούς τομείς εφαρμογών, όπως η αυτόματη μετάφραση, η περίληψη και η αναγνώριση ομιλίας. Λόγω των τεράστιων εφαρμογών του, το NLP είναι μια δημοφιλής δεξιότητα που αναζητούν οι εργοδότες σε κορυφαίες εταιρείες.

Παρακάτω είναι μερικά από τα πιο κοινά Ερωτήσεις συνέντευξης NLP. Ανατρέξτε στις ερωτήσεις και συγκεντρώστε κάποιες γνώσεις σχετικά με το πώς μπορείτε να τις απαντήσετε. Θα το κάνουμε λίγο πιο εύκολο εάν ανυπομονείτε να εξασφαλίσετε μια θέση εργασίας στο NLP.

  • Πώς μπορούν οι μηχανές να καταλάβουν την ανθρώπινη γλώσσα;

Η διαδικασία NLP συνήθως περιστρέφεται γύρω από τη χρήση μεθόδων στελέχους και λήμματοποίησης. Η χρήση τμημάτων της προσθήκης ετικετών ομιλίας είναι κοινή πρακτική NLP. Ο τρόπος με τον οποίο οι άνθρωποι χρησιμοποιούν τη γλώσσα ποικίλλει. Όλα δεν μπορούν να μεταφραστούν.

Το Stemming μπορεί να προσδιορίσει τη ρίζα των λέξεων. Η διαδικασία προσδιορίζει τις αρχικές λέξεις αφαιρώντας τον πληθυντικό και τους ρηματικούς τύπους. Για παράδειγμα, τα “έργα” και “εργασία” δηλώνουν και τα δύο “εργασία”. Επομένως, όλες οι μορφές «εργασίας» θα προσδιορίζονται ως η ίδια λέξη. Google άρχισε να χρησιμοποιεί τη μέθοδο stemming το 2003.

Οι μηχανές αρχίζουν επίσης να κατανοούν την ανθρώπινη γλώσσα αφαιρώντας λέξεις σταματήματος από τις προτάσεις. Η διαδικασία λήμματοποίησης προσδιορίζει το πλαίσιο στο οποίο χρησιμοποιείται μια συγκεκριμένη λέξη. Η μέθοδος περιστρέφεται επίσης γύρω από τη σάρωση παρακείμενων προτάσεων για την κατανόηση του νοήματος.

  • Ποιες είναι μερικές εφαρμογές του NLP στον πραγματικό κόσμο;

  • Εφαρμογές ορθογραφικού και γραμματικού ελέγχου

Οι ιστότοποι και οι εφαρμογές για κινητά που διορθώνουν τα ορθογραφικά και γραμματικά λάθη του εισαγόμενου κειμένου χρησιμοποιούν αλγόριθμους NLP. Οι εφαρμογές μπορούν επίσης να παρέχουν συστάσεις αναλύοντας τις λέξεις που πληκτρολογεί ο χρήστης. Γίνεται δυνατό μόνο επειδή χρησιμοποιούνται συγκεκριμένα μοντέλα NLP στο backend.

Αρκετοί ιστότοποι προσφέρουν πλέον υποστήριξη πελατών μέσω εικονικών ρομπότ. Τα chatbot φιλτράρουν ζητήματα που δεν απαιτούν ανθρώπινη αλληλεπίδραση ή παρέμβαση για να επιλυθούν. Τα bots μπορούν να συνομιλούν με τους χρήστες και να βρίσκουν λύσεις στα προβλήματά τους. Αφήνει χρόνο στην ομάδα υποστήριξης πελατών να επικεντρωθεί σε πιο επείγοντα θέματα. Ως εκ τούτου, οι ομάδες υποστήριξης πελατών των εταιρειών γίνονται πιο αποτελεσματικές.

Το NLP επιτρέπει μηχανές εκπαίδευσης σε κείμενα διαφορετικών γλωσσών. Επομένως, οι αλγόριθμοι μπορούν να παράγουν την ισοδύναμη σημασία ενός κειμένου σε άλλη γλώσσα. Η τεχνολογία επεκτείνεται επίσης σε παραδοσιακές γλώσσες όπως τα ρωσικά και τα κινέζικα, που είναι πιο δύσκολο να μεταφραστούν.

Η πρόοδος της ψηφιακής τεχνολογίας έχει κάνει τους πελάτες να περιμένουν περισσότερη εξατομίκευση. Το NLP επιτρέπει στους παραγωγούς περιεχομένου να αυτοματοποιούν την κατηγοριοποίηση και τις πληροφορίες μεταδεδομένων. Χρησιμοποιούν ετικέτες για να δημιουργήσουν μια πιο εξατομικευμένη και ελκυστική εμπειρία για τους αναγνώστες. Τα μέσα ενημέρωσης προσφέρουν συστάσεις περιεχομένου. Διασφαλίζει ότι οι θεατές παρακολουθούν περιεχόμενο που τους αφορά περισσότερο.

  • Τι είναι η λανθάνουσα σημασιολογική ευρετηρίαση;

Η λανθάνουσα σημασιολογική ευρετηρίαση αναφέρεται σε μια μαθηματική τεχνική. Επικεντρώνεται στην εξαγωγή πληροφοριών από μη δομημένα δεδομένα. Η έννοια βασίζεται στην πεποίθηση ότι οι λέξεις που εφαρμόζονται στο ίδιο πλαίσιο έχουν την ίδια σημασία.

Γνωστή και ως Λανθάνουσα Σημασιολογική Ανάλυση, η τεχνική αναλύει ένα σύνολο εγγράφων. Στοχεύει στην εύρεση στατιστικής συνύπαρξης μεταξύ των λέξεων που εμφανίζονται μαζί. Η μέθοδος παρέχει μια λεπτομερή εικόνα για τα θέματα των εγγράφων.

Η μέθοδος επικεντρώνεται στον προσδιορισμό των σχετικών συνιστωσών της έννοιας. Στοχεύει στην κατηγοριοποίηση λέξεων σε ομάδες που αντιπροσωπεύουν σημασιολογικά πεδία ή έννοιες. Για να το κάνει, η διαδικασία χρησιμοποιεί την Αποσύνθεση Ενιαίας Τιμής στον πίνακα όρου-έγγραφου.

Η λανθάνουσα σημασιολογική ευρετηρίαση βασίζεται στον υπολογισμό, αλλά παρέχει ένα μοντέλο NLP με συνείδηση. Ο πίνακας περιλαμβάνει λέξεις ως σειρές και έγγραφα ως στήλες. Είναι κοντά σε NLU.

  • Τι είναι το NLU; Σε τι διαφέρει από το NLP;

Το NLU ή το Natural Language Understanding είναι υποκατηγορία του NLP. Το NLU αναφέρεται συχνά ως NLI ή Διερμηνεία Φυσικής Γλώσσας. Η διαδικασία αφορά στο να κάνει μια μηχανή να αποκτήσει δεξιότητες κατανόησης ανάγνωσης. Ορισμένες τυπικές εφαρμογές του NLU περιλαμβάνουν την κατηγοριοποίηση κειμένου, τη συλλογή ειδήσεων και τη μηχανική μετάφραση (MT).

Το NLP είναι μια κατηγορία τεχνητής νοημοσύνης που σχεδιάζει προγράμματα για μηχανές. Τα προγράμματα επιτρέπουν στις μηχανές να αναλύουν και να επεξεργάζονται τη γλώσσα των ανθρώπων. Ο σκοπός του NLP είναι να κάνει τις μηχανές να μιμούνται τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι χρησιμοποιούν τη γλώσσα για να επικοινωνούν.

Ο πρωταρχικός στόχος του NLP είναι να κάνει τους υπολογιστές να κατανοούν καλύτερα την ανθρώπινη γλώσσα. Ο σκοπός εκπληρώνεται με τη μετατροπή μη δομημένων δεδομένων σε μορφή αναγνώσιμη από μηχανή.

  • Τι είναι η σύνοψη κειμένου και τα είδη της;

Η ποσότητα των δεδομένων κειμένου που παράγονται καθημερινά αυξάνεται ραγδαία. Τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, τα μηνύματα, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και τα άρθρα ειδήσεων παράγουν τεράστιο όγκο δεδομένων. Με τον αυξανόμενο όγκο, η πολυπλοκότητα των δεδομένων κειμένου αυξάνεται επίσης. Είναι αρκετά δυσκίνητο να περνάς από τεράστια κομμάτια κειμένου.

Χάρη στη βαθιά μάθηση, η σύνοψη κειμένου είναι ένα πράγμα. Η διαδικασία μετατρέπει κείμενο μεγάλης μορφής σε περίληψη. Η περίληψη του κειμένου ενσωματώνει κριτικές ιδέες ενός μεγάλου κειμένου. Οι αναγνώστες αντιλαμβάνονται ευκολότερα το εκτενές κείμενο.

Οι δύο κύριοι τύποι σύνοψης κειμένου περιλαμβάνουν τα ακόλουθα:

Περιστρέφεται γύρω από την εξαγωγή βασικών λέξεων και φράσεων από την πρόταση εισαγωγής. Η ιδέα είναι να δημιουργήσετε μια περίληψη με τις πιο σημαντικές λέξεις από το κείμενο εισαγωγής.

  • Αφηρημένη Περίληψη

Η τεχνική περιλαμβάνει τη δημιουργία νέων φράσεων για να αποδώσει το νόημα της πρότασης εισαγωγής. Η ιδέα είναι να τονιστεί έντονα η φόρμα. Απαιτεί προηγμένες τεχνικές μοντελοποίησης γλώσσας.

  • Πώς διεξάγεται η εξαγωγή χαρακτηριστικών στο NLP;

Τα χαρακτηριστικά μιας πρότασης χρησιμοποιούνται συχνά για την εκτέλεση ταξινόμησης εγγράφων ή ανάλυση συναισθήματος. Για παράδειγμα, μια κριτική ταινίας IMDb περιέχει λέξεις όπως “καλό” και “εξαιρετικό”. Επομένως, η κριτική ταινίας μπορεί να χαρακτηριστεί ως θετική.

Ένα σακουλάκι με λέξεις είναι επίσης ένα δημοφιλές μοντέλο που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία χαρακτηριστικών. Μια πρόταση συμβολίζεται και μια ομάδα ή μια κατηγορία σχηματίζεται από τις μεμονωμένες λέξεις. Οι ομάδες ή οι τάξεις μπορούν να διερευνηθούν περαιτέρω ή να αξιοποιηθούν για τον προσδιορισμό συγκεκριμένων χαρακτηριστικών. Μερικοί κοινοί παράγοντες που μπορούν να εντοπιστούν περιλαμβάνουν τη συχνότητα μιας συγκεκριμένης λέξης.

Τελικές σκέψεις

Γνωρίζοντας τις απαντήσεις σε ορισμένες δημοφιλείς ερωτήσεις NLP θα αυξήσετε τις πιθανότητές σας να προσληφθείτε. Αλλά πριν από αυτό, είναι καλύτερο να κερδίσετε μια πιστοποίηση σε ένα μάθημα μηχανικής εκμάθησης από ένα φημισμένο ίδρυμα.