百度二面面经
自我介绍
项目相关（ESIM相关细节，聚类编码器的选择）
关系抽取的难点与技术细节
CNN，RNN，LSTM，Transformer之间的优缺点
bert细节（mask原理，训练过程的两个任务，输入输出，为什么要遮蔽部分单词，80%和20%等具体问题）
实体抽取的相关算法（bilstm+crf），（面试官补充现在最新的是bert+crf）
fasttext和word2vec的区别（项目中涉及fasttext）
算法题：
最小编辑距离
topk
面试结束只说如果有通过会有下一轮面试通知，没有其他评价，许愿下一面！！
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