阿里巴巴NLP算法面试题整理
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编程&数学基础
- 【高频】Topk
- 三叉树遍历
- 求一个大于等于输入的正整数的最小降序序列
- 快排
- 提取有效的ip地址
- 【高频】贪心和DP的区别
- 给定x种硬币，凑齐y元
- 给100亿个数据，找到中位数
- 有序含重复值数组找某个值第一次出现的位置
- 最长重复子序列
- DP的一般做法流程
- 海量商家和海量语料，语料不平衡，语料对商家 group by 后按照时间排序
- 全排列
- 概率题：甲乙扔骰子，获胜概率相同，投 10 次，已经 5 次了，甲已经赢了 3 次，问甲获胜概率
- 概率题，三个硬币，一个硬币两面人头，一个硬币一面人头一面数字，一个硬币两面数字，问随机拿去一个硬币，其中人头向上，问另一面人头也向上概率
- 智力题：倒水问题
- Python 垃圾回收
- Python 列表合并
- Linux 多个进程如何通信
- 进程和线程区别
- Linux debug
项目深度
- 文本生成评估指标，BLUE的缺点
- 为什么使用lightGBM，比起xgboost的优点是什么
- 【高频】样本不均衡
- 长文本的处理
- 引入词向量的相似性对于结果有什么不好的影响
- 如何引入知识图谱
- 词向量中很稀疏和出现未登录词，如何处理
- 解码策略
- 为什么要用深度学习，不用传统方法
- kmeans的k怎么选择
- 新词发现怎么做
基础知识
- HMM
- FM
- Wide&Deep
- 【高频】预训练模型：Transformer、BERT、UniLM 等模型细节（时间复杂度）、优缺点
- 语言模型的公式
- Self-attention和attention的区别
- transformer为什么用+不用concat
- Attention、Mask的使用
- 位置编码
- Seq2seq结构
- BN、LN区别，在inference时如何处理
- 手撕LSTM
- Word Piece
- 线性和非线性之间的关系
- DSSM以及改进
- 树模型和深度学习的区别
- 【高频】梯度爆炸怎么解决
- 最小二乘法的推导、本质，和极大似然的关系
- 对epcho做shuffle，类似于一种优化器
- 优化器，什么情况下不适用动量优化器
- 【高频】防止过拟合的方法
- 【高频】决策树和 GBDT 区别
- 交叉熵的损失函数
- GDBT如何抑制树的不断增长
- xgboost如何做分类
- mse和交叉熵的区别
- lr模型：如何做特征交叉、缓解过拟合、和svm的区别
- Sigmoid、Tanh 函数与导数
- Sigmoid和ReLU的区别
- 【高频】Dropout作用、原理、实现
- PCA原理及涉及的公式
- L1，L2正则化
- LSTM和RNN的结构、解决的问题
- sigmoid当数据太大的时候不敏感怎么办
- bagging、boosting
- 熵的定义、公式
- cnn的卷积计算，参数计算
开放题
- 若有个电子病历数据，能识别多少种类型的实体
- 如何根据商品评论，生成商品的描述
- 文本生成：一对多训练如何训练
- 文本匹配常见架构
- 因果词向量的应用场景
- 项目初期，10w短文本，如何用无监督做分类
- 减轻特征工程的手段
- 【高频】平时逛过哪些有关NLP的论坛
- 说几个两年之内的前沿技术
- 导师觉得你最大的优点和缺点
- 想做一个什么样的人
- 对阿里的理解
- 研究生最大的收获
- 举一个例子说明遇到的最大的困难
- 介绍你做的最好的一篇论文以及创新点
- 当碰到难题时，团队士气低落的时候，作为团队的一员，该怎么做
- 对推荐系统理解
- 【高频】研究生期间的研究方向
参考资料
- NLP面试复盘 | 阿里/腾讯/头条/paypal/快手
- 【面试通关篇】NLP面经集结 | 达摩院、腾讯、微软、美团、百度
- 暑期实习面经(NLP 方向)达摩院、腾讯、微软、美团、百度
- 阿里面经-达摩院自然语言处理实习生(已拿到意向书)
- NLP实习面试经历(小米、去哪儿、美团、三角兽、爱奇艺、阿里)
- 阿里NLP三面凉经
- 阿里面经-达摩院自然语言处理实习生（已拿到意向书）
- 阿里达摩院NLP面经
- 阿里达摩院NLP二面凉经
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- 阿里巴巴面经-NLP
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5px;">编程&数学基础
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