知行编程网知行编程网  2022-05-21 17:00 知行编程网 |  隐藏边栏 |   抢沙发 |  10 
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腾讯NLP实习面经（Offer已拿）

来自 | 知乎   作者 | IlikeShuhuaMilk
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/112522996
编辑 | 深度学习这件小事
本文仅作学术交流，如有侵权，请联系删除

腾讯NLP实习面经（Offer已拿）

目前研一下，无论文，无实习，无实验室项目
计划是三月份开始找实习，目前由于疫情在家，无法回北京，但也不能耽搁，所以去投了下简历。
简历上就只有：

  • 统计学习方法模型的python实现

  • 还有一些nlp常见任务实现（文本相似度分析，文本分类，文本生成，attention翻译模型，transformer翻译模型）

或许是运气好，或许是第一份实习面试官看我研一要求也不高，顺利拿到offer

   一面

一面的面试官比较年轻，主要考察的我简历上机器学习部分：

  • 讲一下SVM，然后手推了一部分

  • 然后决策树的实现，讲一下思路（ID3）

  • 然后要我讲讲隐马尔可夫模型，然后怎么做的中文分词

  • 然后推倒了一下维特比算法

  • 文本相似度的计算

手写代码两个：

  • dp算距离

  • 二叉树的层次遍历

一面基本上都答了出来，都是纯理论的，手写代码也都挺快写了

   二面

二面的面试官应该是组里的leader，风格和第一个面试官完全不同，一面如果是纯理论的话，二面就比较侧重对思维的考验。

  • 问了我lstm，画了lstm的结构图，以及写了所有的公式，讲了下lstm的流程。之后他就问我lstm和rnn的区别，与gru的区别。之后在问我那么lstm面对特别长的文本，有什么解决办法呢？

  • 然后问了问我nlp一些任务实现细节

  • 讲一下transformer，attention，然后问我attention与self-attention的区别

  • 在之后问了adaboost与gbdt，然后两者的区别，现在为什么kaggle比赛流行gbdt，而不用adaboost加树模型呢

之后手写了一个代码：

  • 将给定数组按照给定的规则排序

二面总的来说我觉得自己回答的不太好，从一个问题入手，面试官会继续深入，然后抛出问题给你解决。手写代码一开始也只给出了O(nlogn)的方法，面试官问了还有更好的方法没有，想了一会儿才给出了O(n)的方法。

   hr面

hr面总的就是聊聊家常，最开心的大概就是面试最后，听到“欢迎加入腾讯”hhh。
以上就是面试的详情，如果也有刚入门的小伙伴目前没有目标的话，我也给出一点点学习的建议（参考了之前去msra的学长以及知乎大佬们的专栏学习建议）：

首先入手机器学习看了吴恩达的视频，然后看李航的统计学习方法，反复推了好几遍，大约花了2个月左右，然后对其中的算法用python实现一遍，多去敲代码（make your hands dirty)。机器学习方面你就基本上有所入门了，接下来你可以去kaggle或者天池上找一些比赛，可以找志同道合的小伙伴一起尝试一下。之后深度学习方面你可以先从吴恩达的deeplearning课程入手，然后完成相应的作业（可以在github上搜），虽然有一些还是用的tensorflow1实现，但是你会对于rnn，lstm，序列模型，attention等等有一个大概的了解，之后重要的还是实践，你可以尝试使用tensorflow2去做一些常见的nlp任务，从词嵌入到文本分类到文本生成，可以尝试基于attention机制实现一个翻译模型等等，之后还可以了解一些前沿一点的transformer，bert等等，这时候你也有了一点点的工程能力，然后leetcode可以多刷一些题目，尝试去投投实习，毕竟个人学习的能力有限，在工业界见识一下，或许会有更好的成长

 
实现模型有困难可以参考我做的，代码都有详细注释：
https://github.com/watermelon-lee/machine-learning-algorithms-implemented-by-python
然后用tensorflow2做一些常见的nlp任务，仍然有详细注释啦：
https://github.com/watermelon-lee/NLP-practice-with-Tensorflow2
以上只是我的一点小小的建议，仅供参考～


<pre style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><p style="max-width: 100%;min-height: 1em;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;line-height: 1.75em;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong>完<strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong></span></strong></span></strong></p><section style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section powered-by="xiumi.us" style="max-width: 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0.8;line-height: normal;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;color: rgb(87, 107, 149);font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">「最全」实至名归，NumPy 官方早有中文教程</span></p><p style="margin: 5px 32px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;max-width: 100%;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">Manning大神牵头，斯坦福开源Python版NLP库Stanza：涵盖66种语言</p></section></section></section></section></section></section></section></section>

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这个人很懒，什么都没写

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