阿里NLP三面凉经
简单说一下大概的面试经过吧：
一面77min：先手写两道算法，快排和从字符串中提取所有有效的ip地址，之后就一直在讲项目的大致框架
二面85min：项目聊了好久，之后一直谈seqGAN做文本生成的效果怎么样，是怎么做的。VAE和WAE的区别在哪里，损失函数中的KL散度和MMD的作用是什么，BERT你怎么用的。朴素贝叶斯的x是连续值的时候该如何计算，总之问题还是围绕项目来的
三面30min：1)起手就是雇佣问题，给的解决方案不让面试官满意，说你只是在套算法导论（算法导论随机算法那章我早忘了），2)之后问你为什么要用GAN 和autoencoder把一个数据增强的问题转变为了更困难文本生成的问题（内心：我想这么做不行吗）3）之后就都是业务场景题了。比如淘宝搜索时的自动补全该怎么做，用什么模型或者算法（简历上没有相关内容啊，之后查了一下用模糊匹配，我当时回答用openaiGPT来补全，都想抽我自己了）。4）文本生成你用什么评价指标，我：BLEU，面试官：BELU不一定好，你给我想想其他的。
总之第三面就是各种答不上来，项目中的技术细节问的并不多，基本问题都是发散的，比如你为什么要用GAN，为什么不用传统方法啊
我的项目明明都是深度学习相关的，结果面试前准备的Attention，Transformer，BERT，WAE之类一个都没问过，好气啊
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