京东 算法工程师-自然语言处理 凉经
1. 深挖实习（解决了什么问题，如何解决，以及评估效果如何？）
2. 是否熟悉序列标注任务？能否举例说明NER任务的输入输出是什么？（坦诚告诉面试官之前没做过，但是面试官并没有放过我，在随后的时间里便围绕这个问题疯狂拷打我）
3. 如何从电商数据（关于手机的）中抽取品牌、颜色、内存等信息？请提供一个方案，解释数据标注、模型选型、模型训练和结果评估的过程（因为没做过NER所以回答的不好）
4. 如果一个实体被错误分词，会怎样影响到NER的识别？如何解决这个问题（已经跟面试过说了没做过NER，但依然不放过我
5. 解释一下word embedding是什么。为什么要引入这个？都了解过哪些embedding？介绍一下它们之间的优劣
6. word2vec中skip-gram和cbow的目标函数分别是什么？
7. 如果vocabulary size过大如何解决？（我回答了可以用hierachical softmax或negative sampling）
8. 面试官开始围绕hierachical softmax对我进行疯狂拷打，让我从0到1讲一下完整的思路，并问我如何用代码去实现，实现的时候需要注意哪些细节（没想到会问这么细，卒
9. 为什么transformer会比rnn, lstm这些网络更加有效？它有哪些优势？（我回答了长距离依赖，并行计算等）
10. transformer的并行计算主要得益于哪里？（我提到了attention，面试官说不对，应该是pe那一块
11. 都有哪些pe的方法？
12. 深挖论文（你参与的论文解决了什么问题？现有的方法是什么？你们的改进如何提高效果？如何证明你们的方法优于现有的方法？）
13. 无手撕代码
面完后体验不是很好，在一开始我就跟面试官说过了我是做大模型的，传统NLP任务虽有接触但不多，并也坦诚告知了面试官我没做过NER任务，但面试官没有放过我，就此问题拷打了我将近15分钟，最后还说要控制面试时间所以先不问这个了 包括一开始面试官还要求我单方面开摄像头，但我看面试官没开我就不是很想开，他说公司规定不开就要换一个面试时间，我不是很理解，于是反问你不用开摄像头吗？后来他好像也很无奈才开了。
在反问环节，面试过看我是做大模型的，并且传统NLP相关的问题没有回答好，就开始一个劲的向我灌输即使是LLM时代，传统NLP仍有一席之地，甚至可以占到50%，然后就开始叽里呱啦地说它的一堆好处。虽然但是这句话可能没毛病，但听起来总觉得有些不舒服
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