自然语言处理技术近几年发展非常快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中。已学完,有需要看文章最后

今年大厂的NLP面试中对项目方面的考察深度也随之提升了很多，经常会被面试官揪着细节一步一步让你解释：“为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？”
“说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集？优化算法的选择做过哪些？为啥这么做？”

我们罗列了一些常见的大厂NLP项目深度考察问题：

• BERT模型太大了，而且效果发现不那么好比如next sentence prediction, 怎么办？
• 文本生成评估指标，BLUE的缺点
• loss设计 triplet loss和交叉熵loss各自的优缺点，怎么选择
• attention机制
• ernie模型
• 介绍一下flat及对于嵌套式语料的融合方式
• 为什么使用lightGBM，比起xgboost的优点是什么
• 样本不均衡问题的解决办法有哪些？具体项目中怎么做的？
• 长文本的处理
• 引入词向量的相似性对于结果有什么不好的影响
• 如何引入知识图谱
• 词向量中很稀疏和出现未登录词，如何处理
• kmeans的k怎么选择
• 新词发现怎么做
• 模型选取、数据增强
• 从数据标注的制定标准，到选取模型，再到改进模型、错误分析
• NER数据中没有实体标注的句子过多解决方式
• 同一句话两个一样字符串如何消岐
• 模型好坏的评估,如何衡量模型的性能\
• 方面级情感分析的模型结构
• 模型学习中，正负样本的训练方式不同有什么影响
• 减轻特征工程的手段

你如果是一位面试候选人，上述问题你会“倒”在哪一关？

“实践出真知”， 只有动手实践具体的项目，以解决问题为导向，在项目中理解技术本身，才能得到更深层次的理解。

你也许会在网络中找到很多资源和论文、但我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。很多时候你会发现，花费大量的时间在零零散散的内容上，但最后发现效率极低，浪费了很多宝贵的时间。而这下面这个刚好解决了这个问题，非常值得学习

目录

01 nlp4-项目1.中文分词

02 nlp4 工程部署

03 nlp4-项目2.关键词提取

04 nlp4-项目3.实体识别

05 nlp4-项目4.文本分类

06 nlp4-项目5文本摘要

07 nlp4-项目6对话系统

课件资料齐全

单课

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