3.18日 阿里大淘宝-自然语言处理实习生-一面

3.18日 阿里大淘宝-自然语言处理实习生-一面（30min）

自我介绍

项目问题：

1.挑一个最有挑战的项目来介绍

2.采用的什么数据集，数据量有多大，添加后的数据量有多大，效果怎么变化

3.为什么采用bert-lstm-crf模型

4.关系抽取构造用例是什么样子的

5.是fine-tune还是完全从0训练

6.项目中最有挑战性的问题

八股：

1.介绍Attention

2.介绍transformer

3.transformer和lstm的比较

4.transformer除了在NLP领域还在哪些地方有应用

5.在什么情况下只使用了transformer的encoder，只使用了decoder，或者二者一起使用

6.介绍XGBoost

7.为什么采用梯度下降来进行优化，SGD和GD的区别。

其他：

1.还做过哪些NLP任务

2.知识图谱具体能做什么事情

3.有了解过NER最新进展嘛

4.论文的背景，序列化神经网络和图神经模型的比较

5.如果进入淘宝后，想做一些什么事情

6.想在哪个城市工作

反问：

1.具体做的什么

答：用户、商品标签抽取