自然语言处理面试34题：从基础到进阶，助你通关NLP面试

自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要组成部分，越来越受到企业的重视。在NLP面试中，面试者需要具备扎实的基础知识和丰富的实践经验。本文将为你解析34个常见的NLP面试问题，从基础知识到进阶概念，助你全面了解NLP领域。
一、基础知识

1. 什么是自然语言处理（NLP）？
2. 描述一下词袋模型（Bag of Words）。
3. 什么是TF-IDF？它在NLP中有何用途？
4. 什么是词性标注？请简述其过程。
5. 什么是句法分析？请简述其过程。
6. 什么是命名实体识别（NER）？请简述其过程。
7. 什么是情感分析？请简述其过程。
8. 什么是文本分类？请简述其过程。
9. 什么是深度学习在NLP中的应用？
10. 什么是词嵌入？请简述其原理。
11. 什么是Word2Vec？它是如何工作的？
12. 什么是Transformer模型？它是如何工作的？
13. 什么是BERT模型？它是如何工作的？
14. 什么是GPT系列模型？它们是如何工作的？
15. 什么是RNN、LSTM和GRU？它们在NLP中有何应用？
16. 什么是注意力机制？它在NLP中有何应用？
17. 什么是知识图谱？它在NLP中有何应用？
18. 什么是文本生成任务？它有哪些应用场景？
19. 什么是摘要生成任务？它有哪些应用场景？
20. 什么是机器翻译任务？它有哪些应用场景？
21. 什么是语音识别任务？它有哪些应用场景？
22. 什么是语音合成任务？它有哪些应用场景？
23. 什么是语音情感分析任务？它有哪些应用场景？
24. 什么是文本相似度匹配任务？它有哪些应用场景？
25. 什么是文本摘要任务中的ROUGE评价指标？