Prueba de procesamiento del lenguaje natural (PNL)

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 Prueba de procesamiento del lenguaje natural (PNL) is the most accurate way to shortlist NLP Engineers

Reason #1

Tests for on-the-job skills

La prueba en línea de procesamiento del lenguaje natural (PNL) está diseñada y validada por expertos de la industria para ayudar a los reclutadores de tecnología y los gerentes de contratación a evaluar las habilidades de PNL del candidato. Las principales empresas tecnológicas están utilizando nuestra prueba de PNL para reducir el tiempo de detección de candidatos en un 85%.

La prueba está diseñada para filtrar candidatos para roles como

Científico de datos Ingeniero de PNL Desarrollador de la PNL junior Ingeniero de aprendizaje profundo

La prueba asegura que los candidatos tengan los siguientes rasgos:

Capacidad para escribir código reutilizable
Capacidad para diseñar aplicaciones NLP
Experiencia con la capacitación del modelo desarrollado y los experimentos de evaluación de ejecución
Familiaridad con la extensión de las bibliotecas y marcos de ML para aplicar en tareas de PNL
Excelente conocimiento de los lenguajes de programación de Python/ R

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.

Estas son solo una pequeña muestra de nuestra biblioteca de más de 10,000 preguntas. Las preguntas reales sobre esto Natural Language Processing (NLP) Online Test no se puede obtener.

🧐 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

Con Adaface, pudimos optimizar nuestro proceso de detección inicial en más del 75%, ¡liberando un tiempo precioso tanto para los gerentes de contratación como para nuestro equipo de adquisición de talentos!

Brandon Lee, Jefe de personas, 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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Sobre el rol de desarrollador de la PNL

El procesamiento del lenguaje natural, generalmente acortado como PNL, es una rama de la inteligencia artificial que trata la interacción entre computadoras y humanos que usan el lenguaje natural. NLP es una forma de extraer el significado del lenguaje humano para tomar decisiones basadas en la información. Esta tecnología aún está evolucionando, pero ya hay muchas formas increíbles en que el procesamiento del lenguaje natural se usa hoy.

Las máquinas de hoy pueden analizar más datos basados en el lenguaje que los humanos, sin fatiga y de una manera consistente e imparcial. Teniendo en cuenta la cantidad asombrosa de datos no estructurados que se generan todos los días, desde los registros médicos hasta las redes sociales, la automatización será fundamental para analizar completamente los datos de texto y del habla de manera eficiente.

Los ingenieros de PNL son responsables del desarrollo y el diseño de los sistemas de comprensión del lenguaje y del uso efectivo de las técnicas de representación de texto.

Las responsabilidades típicas de un desarrollador de PNL incluyen:

Analizar, diseñar e implementar estrategias para motores de búsqueda en lenguaje natural y estrategias para la extracción de datos
construir, entrenar, refinar y personalizar los modelos de PNL
Use el conocimiento en nuevas técnicas, tecnologías, estándares y tendencias comerciales para asesorar sobre posibles beneficios e impactos, así como para diseñar y desarrollar soluciones.
Defina conjuntos de datos apropiados para el aprendizaje de idiomas
Entrenar el modelo desarrollado y los experimentos de evaluación de ejecución
Mantener bibliotecas y marcos de PNL

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 Prueba de procesamiento del lenguaje natural (PNL)?

Word2vec

Analizador

Desambiguación del sentido de la palabra

Reducción de dimensionalidad

Etiquetado de partes de voz

Derivado

Recuperación de información

Análisis de los sentimientos

Para las palabras

Extracción de texto

Modelos de idiomas

Tokenización

Algoritmos para la clasificación de oraciones

Reducción de dimensionalidad en PNL

Valor singular de descomposición

Recuperación de información

Funciones de activación

Optimizadores

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Los gerentes de contratación consideraron que a través de las preguntas técnicas que hicieron durante las entrevistas del panel, pudieron decir qué candidatos tuvieron mejores puntajes y se diferenciaron con aquellos que no obtuvieron puntajes también. Ellos son altamente satisfecho con la calidad de los candidatos preseleccionados con la proyección de Adaface.

85%

Reducción en el tiempo de detección

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Preguntas frecuentes

¿Puedo combinar múltiples habilidades en una evaluación personalizada?

Si, absolutamente. Las evaluaciones personalizadas se configuran en función de la descripción de su trabajo e incluirán preguntas sobre todas las habilidades imprescindibles que especifique.

¿Tiene alguna característica anti-trato o procuración en su lugar?

Tenemos las siguientes características anti-trate en su lugar:

Preguntas no postradas
Procuración de IP
Procedor web
Procedores de cámara web
Detección de plagio
navegador seguro

Lea más sobre las funciones de procuración.

¿Cómo interpreto los puntajes de las pruebas?

Lo principal a tener en cuenta es que una evaluación es una herramienta de eliminación, no una herramienta de selección. Una evaluación de habilidades está optimizada para ayudarlo a eliminar a los candidatos que no están técnicamente calificados para el rol, no está optimizado para ayudarlo a encontrar el mejor candidato para el papel. Por lo tanto, la forma ideal de usar una evaluación es decidir un puntaje umbral (generalmente del 55%, lo ayudamos a comparar) e invitar a todos los candidatos que obtienen un puntaje por encima del umbral para las próximas rondas de la entrevista.

¿Para qué nivel de experiencia puedo usar esta prueba?

Cada evaluación de AdaFace está personalizada para su descripción de trabajo/ persona candidata ideal (nuestros expertos en la materia elegirán las preguntas correctas para su evaluación de nuestra biblioteca de más de 10000 preguntas). Esta evaluación se puede personalizar para cualquier nivel de experiencia.

¿Cada candidato tiene las mismas preguntas?

Sí, te hace mucho más fácil comparar los candidatos. Las opciones para las preguntas de MCQ y el orden de las preguntas son aleatorizados. Tenemos características anti-trato/procuración en su lugar. En nuestro plan empresarial, también tenemos la opción de crear múltiples versiones de la misma evaluación con cuestiones de niveles de dificultad similares.