NLP与AI面试精华：算法基础与核心模型解析

"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。