美团NLP算法实习生面试

ゝ一世哀愁。 2022-09-10 03:30 250阅读 0赞

前言

  • 文章来源:CSDN@LawsonAbs
  • 记录美团NLP算法实习生的面试。该职位主要从事如下方向:语义理解;基础能力建设;依存句法分析;知识图谱等,在美团大搜下面。

一面

1. 编程题

合并两个有序链表

2. 面试题

  • Bert 预训练过程中使用了哪些 embedding
    如下图所示:
    在这里插入图片描述
    关于这三个embedding具体做什么任务,可以参考我的博客。
  • 在做分类任务时,如果某些类别比较少该怎么处理?
    我给出的方法有:(1)数据增强;(2)训练trick,如不同的类别损失加权重,采样等等
  • 残差网络的本质是什么?
    其表达式是ouput = layer(x) + x,其中layer(x)是某层网络,x是输入。设计残差网络的根本目的是为了避免梯度消失。
  • 你熟悉哪些预训练模型?
    这个只说了roberta,对于其它的则不是很熟悉。
    【给我的印象就是:需要把这些底层代码都弄的很清楚才行,比如bert预训练的任务,Embedding的设置,损失的设置等等,不仅涉及到深度学习,也和编程能力有着很大的关联!】

二面

因为其他原因,二面提前终止了。

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