腾讯暑期实习-算法工程师-NLP面经
分享下腾讯暑期实习提前批面试过程，3.10官网投递简历。
一面 3.25 电话面试 TEG（数据分析）40分钟
1. 文本分类预处理过程？如何生成词向量？如何抽取特征？去除停用词？（分词-去停用词-文本向量化）2. fasttext的过程
3. word2vec的训练过程
4. 命名实体识别模型介绍？评价标准 ROC
5. 命名实体识别模型的参数量？？（没准确计算过）
6. 标签抽取模型的技术选型如何确定的？
7. 如何解决过拟合的问题？
8. 模型训练的停止标准是什么？如何确定模型的状态（指标不再提升）
9. 命名实体识别过程做了哪些参数的调整？
10. 有没有用过spark？
11. 对数据的加载流程有没有做过一些针对性优化。
12. 对数据库的了解如何？用过哪些数据库？
13. 其他语言的了解如何？
腾讯TEG一面完成后，因为岗位不匹配，二面未开始就灰了。3.30被PCG捞起简历，岗位是应用研究-自然语言处理。
一面 时间不记得了 牛客网 PCG（NLP）一小时
1. 问项目
2.BiLSTM
3.CRF
4.CRF与HMM的区别
5.为什么用CRF，为什么用BiLSTM
6.BERT细节介绍，与GPT、ElMo比较。
7.一些细节记不得了。
8.前缀匹配数据结构（Trie）
8.编程题：二叉树最长路径长度
二面 时间。。。 腾讯会议 PCG（NLP）一小时
1.基础知识差不多，问项目。
2.编程题：二叉树最近公共祖先。
正常流程是第三面HR面，然后我这边凭空增加一轮面试。
三面 4.17日 牛客网 PCG（NLP）一小时
1.一上来就说因为项目做的比较常规，所以增加一轮面试。
2. Transformer结构，input_mask如何作用到后面self-attention计算过程。
3.CRF与HMM，特征函数，有向图无向图，因子分解。
4.编程题：多路归并
三面完成后，十分钟左右就挂掉了，然后也标志着我的提前批暑期实习彻底结束。
可能也是运气不太好吧，凭空多出来一场技术面，而且当天已经面了其他两场（网易云音乐、微软），感觉身体被掏空。面试晚上9：00开始，面试官迟到二十分钟。最终导致GG。
但归根结底，还是技术不行，特别搞心态，所以也就没有认真记录后面面试的具体内容了。
仅供参考。
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