NLP -Test (Natural Language Processing)

About the test:

The NLP (Natural Language Processing) Online test uses scenario-based MCQs to evaluate candidates on their knowledge of NLP concepts and techniques, such as text classification, information extraction, sentiment analysis, and named entity recognition. The test assesses a candidate's ability to apply NLP techniques to real-world problems and scenarios and design effective NLP models.

Covered skills:

Algorithms for sentence classification
Word2Vec
Information Retrieval
Optimizers

Dimensionality reduction in NLP
Singular Value Decomposition
Activation Functions

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9 reasons why

Adaface NLP -Test (Natural Language Processing) is the most accurate way to shortlist NLP Engineers

Reason #1

Tests for on-the-job skills

Der Online -Test (Natural Language Processing) wurde von Branchenexperten entwickelt und validiert, um Tech -Personalvermittlern und Einstellungsmanagern zu helfen, die NLP -Fähigkeiten des Kandidaten zu bewerten. Top -Tech -Unternehmen verwenden unseren NLP -Test, um die Screening -Zeit für die Kandidaten um 85%zu verkürzen.

Der Test soll Kandidaten für Rollen herausstellen wie

Datenwissenschaftler NLP -Ingenieur Junior NLP -Entwickler Deep Learning Engineer

Der Test stellt sicher, dass die Kandidaten folgende Eigenschaften haben:

Fähigkeit, wiederverwendbares Code zu schreiben
Fähigkeit zum Entwerfen von NLP -Anwendungen
Erfahrung mit dem Training des entwickelten Modells und der laufenden Bewertungsexperimente
Vertrautheit mit der Erweiterung von ML -Bibliotheken und -Rahmenbedingungen, die in NLP -Aufgaben angewendet werden sollen
Hervorragende Kenntnisse der Python/ R -Programmiersprachen

Reason #2

No trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface ->

Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

Dies sind nur ein kleines Beispiel aus unserer Bibliothek mit mehr als 10.000 Fragen. Die tatsächlichen Fragen dazu Natural Language Processing (NLP) Online Test wird nichtgänger sein.

🧐 Question
Medium Sentence probability N-Grams Language Models	Solve
Consider the following pseudo code for calculating the probability of a sentence using a bigram language model: Assume that the bigram and unigram counts are as follows: bigram_counts = {("i", "like"): 2, ("like", "cats"): 1, ("cats", "too"): 1} unigram_counts = {"i": 2, "like": 2, "cats": 2, "too": 1} vocabulary_size = 4 What is the probability of the sentence "I like cats too" using the bigram language model?
Easy Tokenization and Stemming Stemming	Solve
You are working on a natural language processing project and need to preprocess the text data for further analysis. Your task is to tokenize the text and apply stemming to the tokens. Assuming you have an English text corpus, which of the following combinations of tokenizer and stemmer would most likely result in the best balance between token granularity and generalization?

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Sentence probability N-Grams Language Models	2 mins Natural Language Processing	Solve
Consider the following pseudo code for calculating the probability of a sentence using a bigram language model: Assume that the bigram and unigram counts are as follows: bigram_counts = {("i", "like"): 2, ("like", "cats"): 1, ("cats", "too"): 1} unigram_counts = {"i": 2, "like": 2, "cats": 2, "too": 1} vocabulary_size = 4 What is the probability of the sentence "I like cats too" using the bigram language model?
	Easy Tokenization and Stemming Stemming	2 mins Natural Language Processing	Solve
You are working on a natural language processing project and need to preprocess the text data for further analysis. Your task is to tokenize the text and apply stemming to the tokens. Assuming you have an English text corpus, which of the following combinations of tokenizer and stemmer would most likely result in the best balance between token granularity and generalization?

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Sentence probability N-Grams Language Models	Natural Language Processing	Medium	2 mins	Solve
Consider the following pseudo code for calculating the probability of a sentence using a bigram language model: Assume that the bigram and unigram counts are as follows: bigram_counts = {("i", "like"): 2, ("like", "cats"): 1, ("cats", "too"): 1} unigram_counts = {"i": 2, "like": 2, "cats": 2, "too": 1} vocabulary_size = 4 What is the probability of the sentence "I like cats too" using the bigram language model?
	Tokenization and Stemming Stemming	Natural Language Processing	Easy	2 mins	Solve
You are working on a natural language processing project and need to preprocess the text data for further analysis. Your task is to tokenize the text and apply stemming to the tokens. Assuming you have an English text corpus, which of the following combinations of tokenizer and stemmer would most likely result in the best balance between token granularity and generalization?

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Mit Adaface konnten wir unseren ersten Screening -Prozess um über 75%optimieren und die wertvolle Zeit sowohl für Einstellungsmanager als auch für unser Talentakquisitionsteam gleichermaßen freien!

Brandon Lee, Leiter der Menschen, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Natural Language Processing (NLP) Online Test in your hiring process is that it is an elimination tool, not a selection tool. In other words: you want to use the test to eliminate the candidates who do poorly on the test, not to select the candidates who come out at the top. While they are super valuable, pre-employment tests do not paint the entire picture of a candidate’s abilities, knowledge, and motivations. Multiple easy questions are more predictive of a candidate's ability than fewer hard questions. Harder questions are often "trick" based questions, which do not provide any meaningful signal about the candidate's skillset.

Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Natural Language Processing (NLP) Online Test from your dashboard by entering their email address.

Public link: You can create a public link for each test that you can share with candidates.

API or integrations: You can invite candidates directly from your ATS by using our pre-built integrations with popular ATS systems or building a custom integration with your in-house ATS.

Reason #7

Detailed scorecards & comparative results

Reason #8

High completion rate

Adaface tests are conversational, low-stress, and take just 25-40 mins to complete.

This is why Adaface has the highest test-completion rate (86%), which is more than 2x better than traditional assessments.

Reason #9

Advanced Proctoring

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Über die Rolle der NLP -Entwicklerrolle

Die natürliche Sprachverarbeitung, die normalerweise als NLP verkürzt wird, ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen befasst, die die natürliche Sprache nutzen. NLP ist eine Möglichkeit, Sinn aus menschlicher Sprache zu extrahieren, um Entscheidungen auf der Grundlage der Informationen zu treffen. Diese Technologie entwickelt sich immer noch weiter, aber es gibt heute bereits viele unglaubliche Möglichkeiten, wie natürliche Sprachverarbeitung verwendet wird.

Die heutigen Maschinen können mehr sprachbasierte Daten analysieren als Menschen, ohne Müdigkeit und konsistent, unvoreingenommen. In Anbetracht der erstaunlichen Menge an unstrukturierten Daten, die täglich generiert werden, von medizinischen Unterlagen bis hin zu sozialen Medien ist die Automatisierung von entscheidender Bedeutung, um Text- und Sprachdaten effizient vollständig zu analysieren.

NLP -Ingenieure sind für die Entwicklung und das Design von Sprachverständnissystemen sowie für die effektive Verwendung von Textrepräsentationstechniken verantwortlich.

Typische Verantwortlichkeiten eines NLP -Entwicklers umfassen:

Strategien für Suchmaschinen in der natürlichen Sprache und Strategien für die Datenextraktion analysieren, entwerfen und implementieren
NLP -Modelle bauen, trainieren, verfeinern und anpassen
Verwenden Sie Wissen in neuen Techniken, Technologien, Standards und Geschäftstrends
Definieren Sie geeignete Datensätze für das Sprachlernen
Trainieren Sie das entwickelte Modell- und Run -Evaluierungsexperimente
Verwalten Sie NLP -Bibliotheken und Frameworks

What roles can I use the Natural Language Processing (NLP) Online Test for?

NLP Engineer
Software Engineer – NLP
Natural Language Processing - Technical Architect

What topics are covered in the NLP -Test (Natural Language Processing)?

Word2Vec

Parsing

Wortgefühl Disambiguation

Dimensionsreduzierung

Speech-Teile

Stamm

Informationsrückgewinnung

Stimmungsanalyse

Stoppen Sie Wörter

Textextraktion

Sprachmodelle

Tokenisierung

Algorithmen für die Satzklassifizierung

Dimensionsreduzierung der NLP

Einzelwertzerlegung

Informationsrückgewinnung

Aktivierungsfunktionen

Optimierer

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Die Einstellungsmanager waren der Ansicht, dass sie durch die technischen Fragen, die sie während der Panel -Interviews gestellt hatten, erkennen konnten, welche Kandidaten bessere Punktzahlen hatten, und sich von denen unterschieden, die nicht so gut gespielt hatten. Sie sind Sehr zufrieden Mit der Qualität der Kandidaten, die mit dem Adaface -Screening in die engere Wahl gezogen wurden.

85%

Verringerung der Screening -Zeit

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FAQs

Kann ich mehrere Fähigkeiten zu einer benutzerdefinierten Bewertung kombinieren?

Ja absolut. Basierend auf Ihrer Stellenbeschreibung werden benutzerdefinierte Bewertungen eingerichtet und enthalten Fragen zu allen von Ihnen angegebenen Must-Have-Fähigkeiten.

Haben Sie Anti-Cheating- oder Proctoring-Funktionen?

Wir haben die folgenden Anti-Cheating-Funktionen:

Nicht-Googling-Fragen
IP -Verbreitung
Web -Verbreitung
Webcam -Proctoring
Plagiaterkennung
sicherer Browser

Lesen Sie mehr über die Proctoring -Funktionen.

Wie interpretiere ich die Testergebnisse?

Die wichtigste Sache, die Sie beachten sollten, ist, dass eine Bewertung ein Eliminierungswerkzeug ist, kein Auswahlwerkzeug. Eine Bewertung der Qualifikationsbewertung wird optimiert, um Ihnen zu helfen, Kandidaten zu beseitigen, die technisch nicht für die Rolle qualifiziert sind. Sie ist nicht optimiert, um Ihnen dabei zu helfen, den besten Kandidaten für die Rolle zu finden. Die ideale Möglichkeit, eine Bewertung zu verwenden, besteht also darin, einen Schwellenwert zu entscheiden (in der Regel 55%, wir helfen Ihnen bei der Benchmark) und alle Kandidaten einladen, die für die nächsten Interviewrunden über dem Schwellenwert punkten.

Für welche Erfahrung kann ich diesen Test verwenden?

Jede Adaface -Bewertung ist an Ihre Stellenbeschreibung/ ideale Kandidatenpersönlichkeit angepasst (unsere Experten für Fache werden die richtigen Fragen für Ihre Bewertung aus unserer Bibliothek mit über 10000 Fragen auswählen). Diese Einschätzung kann für jede Erfahrungsstufe angepasst werden.

Bekommt jeder Kandidat die gleichen Fragen?

Ja, es macht es Ihnen viel einfacher, Kandidaten zu vergleichen. Optionen für MCQ -Fragen und die Reihenfolge der Fragen werden randomisiert. Wir haben Anti-Cheating/Proctoring Funktionen. In unserem Unternehmensplan haben wir auch die Möglichkeit, mehrere Versionen derselben Bewertung mit Fragen mit ähnlichen Schwierigkeitsgraden zu erstellen.

Ich bin ein Kandidat. Kann ich einen Übungstest ausprobieren?

Nein, leider unterstützen wir derzeit keine Übungstests. Sie können jedoch unsere Beispielfragen zur Praxis verwenden.

Was kostet die Verwendung dieses Tests?

Sie können unsere Preispläne überprüfen.

Kann ich eine kostenlose Testversion erhalten?

Ja, Sie können sich kostenlos anmelden und eine Vorschau dieses Tests.

Ich bin gerade zu einem bezahlten Plan gezogen. Wie kann ich eine benutzerdefinierte Bewertung anfordern?

Hier finden Sie eine kurze Anleitung zu wie Sie eine benutzerdefinierte Bewertung anfordern auf Adaface.

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NLP -Test (Natural Language Processing)

Adaface NLP -Test (Natural Language Processing) is the most accurate way to shortlist NLP Engineers

Tests for on-the-job skills

Der Test soll Kandidaten für Rollen herausstellen wie

Der Test stellt sicher, dass die Kandidaten folgende Eigenschaften haben:

No trick questions

Non-googleable questions

1200+ customers in 75 countries

Designed for elimination, not selection

1 click candidate invites

Detailed scorecards & comparative results

High completion rate

Advanced Proctoring

Über die Rolle der NLP -Entwicklerrolle

Typische Verantwortlichkeiten eines NLP -Entwicklers umfassen:

What roles can I use the Natural Language Processing (NLP) Online Test for?

What topics are covered in the NLP -Test (Natural Language Processing)?

FAQs

Kann ich mehrere Fähigkeiten zu einer benutzerdefinierten Bewertung kombinieren?

Haben Sie Anti-Cheating- oder Proctoring-Funktionen?

Wie interpretiere ich die Testergebnisse?

Für welche Erfahrung kann ich diesen Test verwenden?

Bekommt jeder Kandidat die gleichen Fragen?

Ich bin ein Kandidat. Kann ich einen Übungstest ausprobieren?

Was kostet die Verwendung dieses Tests?

Kann ich eine kostenlose Testversion erhalten?

Ich bin gerade zu einem bezahlten Plan gezogen. Wie kann ich eine benutzerdefinierte Bewertung anfordern?

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