vivo nlp算法实习生面经

2020-07-24 下午3点

简单自我介绍，然后直接问了项目。

问kaggle情感字段抽取具体是怎么做的，用什么模型，如果句子中出现多个情感字段，怎么解决？ 如果使用lstm+crf，当成序列标注来做可以吗，有什么优劣势。

问一下你对bert的理解，bert和transformer什么关系， bert的位置编码和transformer有什么不同，为什么有这样的不同？ 这个paper上有提到一句，其他的paper针对这个有更多的解释，看一下你读文章的广度。 bert为什么需要多头， 为什么bert有12层encoder， 如果是QA问题，你知道该如何调整encoder的层数吗？

知道self-attention吗，讲一下。 如果bert中去掉self-attention层，还可以拿到词嵌入么，为什么？

知道albert么？ 讲一下albert的两个改进，对计算量有影响么，为什么？

看你简历上写的熟悉svm，那我要好好问一下你。

给我讲一下svm的流程，不要背书，我看得出来哦。 损失函数是什么，w的二范式是做什么的，什么是拉格朗日对偶，需要满足什么条件，为什么要求对偶问题？

如果是非对偶的情况呢（从来没想过非对偶情况，就如实回答了不知道...）

最后一个问题，讲一下GBDT和xgboost的区别。 问，如果xgb每一个树都是对上一棵树的残差做拟合，那么这个数是过拟合的吗？ （最难问题，没有一点想法，猜了一个，但是猜错了，面试官说这个现在数学上还有paper还在讨论，主要是想看一下你知识的广度）

面试结束，让我问问题，讲了一下研究小组的情况，研究方向等。 后面转正的流程是怎么样的，然后让我等hr小姐姐的通知。 哎可能是凉了=.=

面试官很nice，答错了会告诉你答案，简历一定要做好复盘，慎用熟悉，熟练等字眼，论文一定要扣的细，这次感觉是被问到底了... 各位也要好好准备，加油呀！

啊发hr面了啊啊啊啊，开心=.=