NLP（自然语言处理）算法最全面面试题：从基础到高级的知识要点

NLP（自然语言处理）算法最全面面试题汇总
自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，越来越受到企业和研究机构的关注。本文将为你提供一份关于NLP算法的全面面试题汇总，帮助你更好地了解和掌握这一领域的知识和技能。
一、基础知识

1. 什么是自然语言处理（NLP）？
2. NLP的主要应用场景有哪些？
3. 简述NLP的基本任务和挑战。
4. 什么是词向量？如何训练词向量？
5. 什么是句向量？如何计算句向量？
6. 什么是语言模型？常见的语言模型有哪些？
   二、分词与标注
7. 简述分词的基本概念及常用方法。
8. 什么是词性标注？如何进行词性标注？
9. 什么是命名实体识别？如何进行命名实体识别？
10. 什么是依存句法分析？如何进行依存句法分析？
11. 简述基于规则的分词与基于统计的分词的优缺点。
    三、词法与句法分析
12. 简述词法分析的主要步骤和任务。
13. 简述句法分析的主要步骤和任务。
14. 什么是依存关系？如何计算依存关系？
15. 什么是短语结构树？如何构建短语结构树？
16. 简述基于规则的词法分析、基于统计的词法分析和基于深度学习的词法分析的优缺点。
    四、文本分类与情感分析
17. 简述文本分类的基本概念及常用方法。
18. 简述情感分析的基本概念及常用方法。
19. 如何处理文本分类中的特征稀疏问题？
20. 如何处理情感分析中的否定表达问题？
21. 简述基于规则的文本分类、基于统计的文本分类和基于深度学习的文本分类的优缺点。
    五、信息抽取与摘要生成
22. 简述信息抽取的基本概念及常用方法。
23. 如何从非结构化文本中抽取关键信息？
24. 如何生成高质量的文本摘要？
25. 如何评估摘要的质量？
26. 简述基于规则的信息抽取、基于模板的信息抽取和基于深度学习的信息抽取的优缺点。