自然语言笔试题，来自一位HR
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了自然语言笔试题，来自一位HR相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
我从一个公司的HR那里搞到了一份自然语言处理工程师的笔试题，大家看看自己处于啥水平，人家说了，这些题都是最基本的知识
1. 假设句子按单词顺序为w1,w2,...,wn ，那么这个句子的概率公式为？
2. 是否句子越长概率就越低？为什么？
3. 一个语言模型的困惑度是怎么计算的？是什么意义？
4. 神经网络的语言模型相对N-Gram模型有哪些改进的地方？实际的应用情况如何？
5. Word2Vec中skip-gram,cbow两者比较的优缺点是哪些？
6. HMM, CRF两者比较的优缺点是哪些？
7. Blue评价指标是干嘛用的？他考虑了哪些因素？缺点是什么？
8. 做一个翻译模型，如果输出的词典很大，例如有100万个词，要怎么解决这个计算量问题？
9. 什么是交叉熵？和KL距离有什么关系？
10. sgd, momentum, adagrad, adam这些优化算法之间的关系和区别是怎样的？分别适用于什么场景
11. 理论上两层的神经网络可以拟合任意函数，为什么现在大多数是用多层的神经网络？
12. 生成模型和判别模型两者差别是啥？分别适用于什么场景？
13. AUC的评估指标是怎么定义的？如果计算的AUC结果<0.5，主要是什么原因导致的？
14. 逻辑回归和线性回归的区别是啥？适用场景分别是？
15. 编码实现softmax
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print_r('关注一下吧')；
var_dump('关注一下吧')；
NSLog(@"关注一下吧！")
System.out.println("关注一下吧!");
console.log("点个赞吧!");
print("点个赞吧!");
printf("点个赞吧!");
cout << "点个赞吧!" << endl;
Console.WriteLine("转发一下吧!");
fmt.Println("转发一下吧!")
Response.Write("转发一下吧!")；
alert（’转发一下吧!’）
以上是关于自然语言笔试题，来自一位HR的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章