《自然语言处理NLP实习》专题

在第3章中，我们通过观察感知器来介绍神经网络的基础，感知器是现存最简单的神经网络。感知器的一个历史性的缺点是它不能学习数据中存在的一些非常重要的模式。例如，查看图4-1中绘制的数据点。这相当于非此即彼(XOR)的情况，在这种情况下，决策边界不能是一条直线(也称为线性可分)。在这个例子中，感知器失败了。 在这一章中，我们将探索传统上称为前馈网络的神经网络模型，以及两种前馈神经网络:多层感知器和卷积神

先来一段前戏 机器学习的过程是训练模型和使用模型的过程，训练就是基于已知数据做统计学习，使用就是用统计学习好的模型来计算未知的数据。 机器学习分为有监督学习和无监督学习，文本分类也分为有监督的分类和无监督的分类。有监督就是训练的样本数据有了确定的判断，基于这些已有的判断来断定新的数据，无监督就是训练的样本数据没有什么判断，完全自发的生成结论。 无论监督学习还是无监督学习，都是通过某种算法来实现，而

想向大家请教一个问题： 1. 为什么多轮对话和数值推理dpo的效果会比sft好？ 2. 而哪些任务场景下sft比dpo效果好 有哪位佬可以点拨一下吗，我的回答被面试官说是从通用的角度（loss和sft的缺点）分析的，没用考虑数值推理这一特殊场景 #面经#

个人背景 学校情况：211本中九硕，本硕都是计算机科班，但研究方向并不是NLP，而是图表示学习，算是转行成功 论文情况：2A1B均为一作，其中1A(NeurIPS)+1B(ICDM)已发表，另有1A刊在投；除此之外，还有一篇A会撰写中 实习情况：一段快手推荐算法日常实习 一面/技术面 2024/3/28 晚上19:00-20:00 自我介绍 让讲两个拿手的东西，第一个介绍了NeurIPS那篇论文

问题内容： 我需要在当前模块中实现一些NLP。我正在寻找可以在这里为我提供帮助的优质图书馆。我遇到过“ LingPipe”，但无法完全了解如何使用它。 基本上，我们需要实现一个功能，使应用程序可以解密以纯英语键入的客户说明（交付说明）。例如： Will pick up at 12:00 noon tomorrow Request delivery after 10th June Please do

本章的目标是序列预测。序列预测任务要求我们对序列中的每一项进行标记。这类任务在自然语言处理(NLP)中很常见。一些例子包括语言建模(参见图7-1)，在语言建模中，我们在每个步骤中给定单词序列预测下一个单词;词性标注的一部分，对每个词的语法词性进行预测;命名实体识别，我们预测每个词是否属于一个命名实体，如人、位置、产品、组织;等等。有时，在NLP文献中，序列预测任务也被称为序列标记。 虽然理论上我们

投递岗位：机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师 投递时间：2023-07-15 提前批，实习时候面试的，面试官又在开会，迟到了几分钟，中间有有其他事情停了几分钟 1. 自我介绍 2. 询问还在做的实习内容以及比赛项目，简单介绍，八股涉及到大模型部分 3. 因为其他事情停顿了几分钟继续项目询问 4. 反问，xx地点部门整体氛围怎么样，如果进去后续如何培养 总体面试体验很好，面试官很有礼貌。 #24

1.算法题 20min LeetCode数组大小减半 用堆+贪心 因为用了堆结构，所以让我实现一个大根堆。 如何用大根堆实现小根堆 2.问项目 30min 3.反问#面试经验分享##小米##算法面试经验分享#

具体是做大模型训练套件的中台组，所以很考察涉及大模型内部计算的细节。 1.自我介绍 2.手撕 和最大的连续子序列 3 写一个多头注意力 reshape transpose 4 为什么要使用多头注意力 更多的qkv嵌入更好的表达能力 5 单头注意力和多头注意力计算量比较。多头略多一些，具体应该是多在多头注意力concat之后的又一次线性变换上。这题当时没答对。 6 为什么使用gqa，gqa的好处有啥

1.自我介绍 2.项目介绍 ，论文介绍 3. 针对论文提问（拷打）： 1. 论文任务有哪些主流方案，你的方案有哪些优点？ 2. 论文有哪些不足，有哪些后续想做的工作？ 3. 有没有考虑到可以在xxxx上做出优化？ 4. 八股文 1. transfomer中cross-attention的QKV是从哪里来的 2. 讲一下常见的大语言模型的微调方法，追问：LoRA的原理。 5. 代码题 1. 矩阵中的

问题内容： 我愿意开始在NLP上开发一个项目。我不知道可用的许多工具。谷歌搜索大约一个月后。我意识到openNLP可以成为我的解决方案。 不幸的是，我没有看到使用API​​的完整教程。它们都缺少一些常规步骤。我需要一个基础教程。我在网站上看到了很多下载，但不知道如何使用它们？我需要训练还是什么？..这是我想知道的- 如何安装/设置NLP系统，该系统可以- 解析英语句子单词 识别语音的不同部分 问题

本篇故事纯属酒后性情大作，如有巧合，纯属雷同 话说天下大事，分久必合，合久必分。 之前谈到中文分词把文本切分成一个一个词语，现在我们要反过来，把该拼一起的词再拼到一起，找到一个命名实体，比如：“亚太经合组织” 条件随机场的用武之地 上回书说到，概率图模型中的条件随机场适用于在一定观测值条件下决定的随机变量有有限个取值的情况，它特殊就特殊在给定观察序列X时某个特定的标记序列Y的概率是一个指数函数ex

在本章中，我们以第六章和第七章讨论的序列建模概念为基础，将它们扩展到序列到序列建模的领域，其中模型以一个序列作为输入，并产生另一个可能不同长度的序列作为输出。序列对序列问题的例子随处可见。例如，给定一封电子邮件，我们可能希望预测响应。给出一个法语句子，预测它的英语翻译。或者，给定一篇文章，写一篇摘要。我们还讨论了序列模型的结构变体，特别是双向模型。为了最大限度地利用序列表示，我们介绍了注意机制并对

2. 自然语言和形式语言 自然语言（Natural Language）就是人类讲的语言，比如汉语、英语和法语。这类语言不是人为设计（虽然有人试图强加一些规则）而是自然进化的。形式语言（Formal Language）是为了特定应用而人为设计的语言。例如数学家用的数字和运算符号、化学家用的分子式等。编程语言也是一种形式语言，是专门设计用来表达计算过程的形式语言。 形式语言有严格的语法（Syntax）

自然语言是人类讲话使用的语言，如英语、西班牙语和法语等。虽然人们总要给自然语言加上一些规则，但自然语言并非人类设计，它们是自然演化而来的。 形式语言是人们为特定应用设计的语言。例如，数学家使用的记号就是一种便于表示数字与符号关系的形式语言。化学家也使用一种形式语言来表示分子的化学结构。最重要的是： 编程语言是人为设计的用来表达计算的形式语言。 前面也提到过，形式语言有严格的语法规则。比如3+3=6