广州云趣的NLP算法笔试题目可能会涉及到以下内容： 1. 语言模型：如n-gram模型、RNN、LSTM、Transformer等。 2. 词向量表示：如Word2Vec、GloVe、BERT等。 3. 句法分析：如依存句法分析、成分句法分析等。 4. 语义分析：如语义角色标注、情感分析、文本分类等。 5. 信息抽取：如命名实体识别、关系抽取、事件抽取等。 6. 对话系统：如任务型对话、聊天型对话等。 7. 机器翻译：如统计机器翻译、神经机器翻译等。 8. 知识图谱：如知识表示、知识推理、知识融合等。 9. 自然语言生成：如文本摘要、自动写作、机器写诗等。 10. 模型评估：如准确率、召回率、F1值、ROC曲线等。 建议在面试前复习这些知识点，并尝试解决一些实际的NLP问题，以提高自己的实战能力。同时，也可以关注一下广州云趣的官网和社交媒体，了解他们最新的研究成果和项目，以便在面试中展示你对该公司的了解和兴趣。