88 Preguntas y respuestas de entrevistas sobre el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para contratar al mejor talento

Evaluar las habilidades de un candidato en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) durante una entrevista puede ser desalentador. Sin embargo, hacer las preguntas correctas es clave para descubrir sus verdaderas capacidades.

Esta publicación de blog proporciona un conjunto completo de preguntas de entrevista de PLN adaptadas a diferentes niveles de habilidad, desde básico hasta intermedio, y cubre definiciones técnicas, así como técnicas de aprendizaje automático. Está diseñado para ayudarle a evaluar los conocimientos de los solicitantes de manera eficiente y tomar decisiones de contratación informadas.

Al utilizar estas preguntas, puede medir mejor la experiencia de los posibles contratados y asegurarse de que se ajusten a las necesidades de su equipo. Además, considere aprovechar la prueba en línea de PLN de Adaface para optimizar su proceso de contratación.

Tabla de contenido

10 preguntas y respuestas básicas de entrevista sobre Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para evaluar a los candidatos

20 preguntas de entrevista sobre Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para hacer a los ingenieros junior

10 preguntas y respuestas intermedias de entrevista sobre Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para hacer a los ingenieros de nivel medio

15 preguntas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) relacionadas con definiciones técnicas

15 preguntas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) relacionadas con técnicas de aprendizaje automático

9 preguntas y respuestas de entrevista de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) relacionadas con definiciones técnicas

9 preguntas y respuestas de entrevista de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) relacionadas con técnicas de aprendizaje automático

¿Qué habilidades de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) debe evaluar durante la fase de entrevista?

3 consejos para usar preguntas de entrevista sobre Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

Use preguntas de entrevista y pruebas de habilidades de PLN para contratar ingenieros talentosos

Descargue la plantilla de preguntas de entrevista de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en múltiples formatos

10 preguntas y respuestas básicas de entrevista sobre Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para evaluar a los candidatos

Para evaluar si sus candidatos tienen una sólida comprensión de los fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), consulte esta lista de preguntas de entrevista esenciales. Estas preguntas están diseñadas para medir el conocimiento básico y la comprensión práctica, lo que le facilita identificar el talento adecuado para su equipo.

1. ¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y por qué es importante?

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un campo de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre computadoras y humanos a través del lenguaje natural. Implica enseñar a las máquinas a comprender, interpretar y generar el lenguaje humano de una manera que sea valiosa.

El PLN es importante porque permite aplicaciones como servicios de traducción, análisis de sentimientos, chatbots y más, que pueden procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente. Ayuda a automatizar tareas rutinarias, mejorar el servicio al cliente y proporcionar información de datos no estructurados.

Al evaluar la respuesta del candidato, busque una explicación clara y concisa, una comprensión de las aplicaciones prácticas y la capacidad de relacionar el PLN con escenarios y beneficios del mundo real.

2. ¿Puede explicar la diferencia entre PLN y minería de texto?

La PNL y la minería de texto están estrechamente relacionadas, pero sirven para propósitos diferentes. La PNL se enfoca en comprender y generar lenguaje humano utilizando técnicas computacionales. Se trata de permitir que las máquinas comprendan y respondan en lenguaje humano.

La minería de texto, por otro lado, implica extraer información útil de los datos de texto. Se trata más de analizar grandes volúmenes de texto para encontrar patrones, tendencias o perspectivas.

Un candidato ideal debería ser capaz de distinguir entre los objetivos y los procesos de la PNL y la minería de texto. Busque explicaciones que incluyan ejemplos de aplicaciones de ambos campos.

3. ¿Cuáles son algunos desafíos comunes que se enfrentan en la PNL?

Algunos desafíos comunes en la PNL incluyen el manejo de la ambigüedad en el lenguaje, el tratamiento de diferentes idiomas y dialectos, la comprensión del contexto y el sentimiento, y la gestión de datos no estructurados.

Otros desafíos incluyen la necesidad de grandes conjuntos de datos anotados para entrenar modelos y garantizar la privacidad y las consideraciones éticas en el uso de datos.

Los candidatos deben mencionar los desafíos del mundo real que han encontrado y cómo los abordaron. Esto demuestra experiencia práctica y habilidades de resolución de problemas.

4. ¿Cómo funciona el análisis de sentimientos en la PNL?

El análisis de sentimientos en el PLN implica identificar y categorizar las opiniones expresadas en un texto para determinar si el sentimiento es positivo, negativo o neutral.

Típicamente involucra técnicas como la tokenización, la eliminación de palabras vacías y el uso de algoritmos como clasificadores de aprendizaje automático o enfoques basados en léxicos para analizar el sentimiento.

Busque candidatos que puedan explicar los pasos y métodos utilizados en el análisis de sentimientos claramente, y proporcionar ejemplos de herramientas o bibliotecas que han utilizado.

5. ¿Qué son las palabras vacías y por qué se eliminan en el procesamiento de texto?

Las palabras vacías son palabras comunes que ocurren frecuentemente en un idioma pero que tienen poco significado por sí solas, como 'y', 'el', 'es', etc. Generalmente se eliminan en el procesamiento de texto para reducir la dimensionalidad y mejorar el rendimiento de los modelos de PLN.

Eliminar las palabras vacías ayuda a enfocarse en las palabras más significativas que contribuyen al contexto y contenido del texto, haciendo que el análisis sea más eficiente.

Los candidatos deben demostrar una comprensión de la importancia de las palabras vacías y proporcionar ejemplos de situaciones en las que eliminarlas mejoró sus resultados.

6. ¿Puede explicar el concepto de tokenización en PNL?

La tokenización es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas tokens, que pueden ser palabras, frases o incluso oraciones. Es un paso crucial en el preprocesamiento de datos de texto para tareas de PNL.

La tokenización ayuda a convertir texto no estructurado en un formato estructurado que las máquinas pueden analizar fácilmente. Implica dividir el texto en función de delimitadores como espacios, signos de puntuación, o usar técnicas más avanzadas para idiomas que no usan espacios.

Los candidatos deben explicar la importancia de la tokenización y mencionar cualquier herramienta o biblioteca que hayan utilizado para este propósito. Busque una comprensión de los diferentes tipos de tokenización y sus aplicaciones.

7. ¿Qué es un modelo de Bolsa de Palabras y cómo se usa en PNL?

El modelo de Bolsa de Palabras (BoW) es un método simple y ampliamente utilizado en PNL para representar datos de texto. Implica convertir texto en un vector de frecuencias de palabras, ignorando la gramática y el orden de las palabras.

Cada palabra única en el corpus de texto se convierte en una característica, y el vector representa el conteo de cada palabra en un documento. Este modelo se usa para tareas como clasificación y clustering de texto.

Los candidatos deben explicar el modelo BoW claramente y mencionar sus limitaciones, como la pérdida de contexto y el orden de las palabras. Busque ejemplos de cómo han usado BoW en sus proyectos.

8. ¿Qué es el reconocimiento de entidades nombradas (NER) y por qué es importante?

El Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) es una técnica de PNL utilizada para identificar y clasificar entidades nombradas en texto en categorías predefinidas como nombres de personas, organizaciones, ubicaciones, fechas, etc.

NER es importante porque ayuda a extraer información estructurada de texto no estructurado, lo que facilita su análisis y comprensión. Se utiliza en aplicaciones como la recuperación de información, la respuesta a preguntas y más.

Los candidatos deben proporcionar una explicación clara de la NER y mencionar cualquier herramienta o biblioteca que hayan utilizado para tareas de NER. Busque ejemplos de aplicaciones prácticas y desafíos enfrentados.

9. ¿Cómo evalúa el rendimiento de un modelo PNL?

El rendimiento de un modelo PNL se evalúa típicamente utilizando métricas como la precisión, la exhaustividad, la puntuación F1 y, a veces, métricas específicas como la puntuación BLEU para la traducción automática.

También es importante evaluar el modelo en un conjunto diverso de datos para asegurar que generalice bien y realizar un análisis de errores para comprender dónde falla el modelo.

Los candidatos deben mencionar la importancia de utilizar múltiples métricas y proporcionar ejemplos de cómo han evaluado sus modelos. Busque una comprensión de las compensaciones entre diferentes métricas.

10. ¿Puede explicar la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado en el contexto de la PNL?

En el contexto de la PNL, el aprendizaje supervisado implica entrenar un modelo en un conjunto de datos etiquetado, donde la entrada y la salida correspondiente son conocidas. Se utiliza comúnmente para tareas como la clasificación de texto, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de entidades nombradas.

El aprendizaje no supervisado, por otro lado, implica entrenar un modelo en un conjunto de datos no etiquetado, donde la estructura y los patrones en los datos son desconocidos. Se utiliza para tareas como la modelización de temas y la agrupación.

Los candidatos deben proporcionar definiciones claras y ejemplos de ambos tipos de aprendizaje. Busque una comprensión de cuándo utilizar cada enfoque y los desafíos asociados con ellos.

20 preguntas de entrevista sobre procesamiento del lenguaje natural (PNL) para ingenieros junior

Al entrevistar a ingenieros junior para puestos de PNL, es crucial evaluar sus conocimientos básicos y habilidades prácticas. Utilice estas preguntas para medir la comprensión de los candidatos sobre los conceptos centrales de PNL y su capacidad para aplicarlos en escenarios del mundo real.

1. Explica el concepto de incrustaciones de palabras y su importancia en el PNL.
2. ¿Cómo manejarías las palabras fuera de vocabulario en un modelo de lenguaje?
3. Describe el proceso de normalización de texto y por qué es importante en las tuberías de PNL.
4. ¿Cuál es la diferencia entre stemming y lemmatization? ¿Cuándo usarías uno sobre el otro?
5. Explica el concepto de n-gramas y cómo se utilizan en el modelado del lenguaje.
6. ¿Cómo abordarías la construcción de un chatbot simple utilizando técnicas de PNL?
7. ¿Cuál es el propósito del etiquetado de partes del discurso en PNL y cómo se implementa típicamente?
8. Describe el concepto de mecanismo de atención en redes neuronales para tareas de PNL.
9. ¿Cómo manejarías el procesamiento de texto multilingüe en un proyecto de PNL?
10. Explica el concepto de aprendizaje por transferencia en el contexto de los modelos de PNL.
11. ¿Cuáles son algunos pasos comunes de preprocesamiento para datos de texto antes de alimentarlos en un modelo de PNL?
12. ¿Cómo abordarías el problema del resumen de texto utilizando técnicas de PNL?
13. Explica el concepto de perplejidad en los modelos de lenguaje y cómo se utiliza para evaluarlos.
14. ¿Cuál es la diferencia entre las redes neuronales recurrentes (RNN) y los transformadores en las aplicaciones de PNL?
15. ¿Cómo manejarías conjuntos de datos desequilibrados en tareas de clasificación de texto?
16. Describe el concepto de modelado de temas y sus aplicaciones en PNL.
17. ¿Cuáles son algunas técnicas para manejar dependencias de largo alcance en datos secuenciales para tareas de PNL?
18. ¿Cómo abordarías la tarea de responder preguntas utilizando métodos de PNL?
19. Explica el concepto de búsqueda por haz en el contexto de la traducción automática o la generación de texto.
20. ¿Cuáles son algunas consideraciones éticas a tener en cuenta al desarrollar aplicaciones de PNL?

10 preguntas y respuestas intermedias de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para entrevistar a ingenieros de nivel medio

Para evaluar si sus candidatos a ingenieros de nivel medio tienen la competencia adecuada en procesamiento del lenguaje natural, estas 10 preguntas de entrevista de PNL de nivel intermedio serán su recurso de referencia. Esta lista lo ayudará a evaluar sus conocimientos prácticos y habilidades para resolver problemas, asegurando que puedan manejar las complejidades de las tareas de PNL del mundo real.

1. ¿Puede explicar el concepto de desambiguación del sentido de las palabras (WSD) y su importancia en PNL?

La desambiguación del sentido de las palabras (WSD) es el proceso de determinar qué sentido de una palabra se utiliza en un contexto dado. Esto es crucial en PNL porque muchas palabras tienen múltiples significados, y comprender el sentido correcto es esencial para tareas como el análisis de texto, la traducción automática y la recuperación de información.

Un candidato ideal debería mencionar que la DSD (Desambiguación Semántica de Palabras) mejora la precisión de las aplicaciones de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) al permitir una comprensión semántica más precisa. También podrían explicar diferentes enfoques de la DSD, como los métodos basados en el conocimiento, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.

Busque respuestas que demuestren una clara comprensión de la importancia del contexto en la interpretación del significado de las palabras y mencionen aplicaciones del mundo real donde la DSD juega un papel crítico.

2. ¿Cómo gestiona los datos de texto ruidosos en los proyectos de PLN?

La gestión de datos de texto ruidosos implica varios pasos de preprocesamiento para limpiar y preparar los datos para el análisis. Las técnicas comunes incluyen la eliminación o corrección de errores ortográficos, el filtrado de elementos no textuales (como etiquetas HTML) y la normalización del texto convirtiéndolo a minúsculas.

Los candidatos también podrían mencionar el uso de expresiones regulares para la búsqueda de patrones y la eliminación de caracteres innecesarios. Además, podrían discutir la aplicación de técnicas más avanzadas, como el uso de modelos de aprendizaje automático para detectar y corregir el ruido.

Una respuesta ideal debería destacar la importancia del preprocesamiento para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo. Busque ejemplos de cómo los candidatos han gestionado con éxito datos ruidosos en proyectos anteriores y cualquier herramienta o biblioteca específica que hayan utilizado.

3. ¿Cuáles son algunos enfoques para manejar el sarcasmo y la ironía en el análisis de sentimientos?

Manejar el sarcasmo y la ironía en el análisis de sentimientos es un desafío porque estas formas de expresión a menudo transmiten sentimientos opuestos al significado literal de las palabras utilizadas. Un enfoque es utilizar información contextual y modelos avanzados como el aprendizaje profundo que pueden capturar matices sutiles en el texto.

Los candidatos también podrían discutir el uso de fuentes de datos adicionales, como perfiles de usuarios o datos históricos, para comprender mejor el contexto. Otro enfoque es incorporar características como signos de puntuación, emojis y hashtags, que pueden proporcionar pistas adicionales sobre el sentimiento deseado.

Busque candidatos que puedan articular las dificultades involucradas y proponer soluciones prácticas. Deben demostrar una comprensión de las limitaciones de las técnicas actuales y discutir la investigación en curso o los métodos emergentes en esta área.

4. ¿Cómo se asegura de que su modelo de PNL no esté sesgado?

Asegurar que un modelo de PNL no esté sesgado implica varios pasos, comenzando por la cuidadosa curación de un conjunto de datos de entrenamiento diverso y representativo. También es esencial monitorear el sesgo durante las fases de preprocesamiento de datos y entrenamiento del modelo.

Los candidatos podrían mencionar técnicas como el remuestreo de los datos, el uso de algoritmos conscientes de la equidad o la aplicación de métodos de des-sesgo para mitigar el sesgo. También podrían discutir la importancia de la evaluación y auditoría continuas del rendimiento del modelo en diferentes grupos demográficos.

Una respuesta ideal debería reflejar una conciencia de las implicaciones éticas de los modelos sesgados y proponer medidas concretas para identificar y reducir el sesgo. Busque candidatos que puedan proporcionar ejemplos de cómo han abordado el sesgo en su trabajo anterior.

5. ¿Cuáles son algunas técnicas comunes para la clasificación de texto en PNL?

Las técnicas comunes para la clasificación de texto en PNL incluyen métodos tradicionales de aprendizaje automático como Naive Bayes, máquinas de vectores de soporte (SVM) y árboles de decisión. Estos métodos a menudo requieren técnicas de extracción de características como Bag-of-Words, TF-IDF o incrustaciones de palabras.

En los últimos años, los enfoques de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), particularmente las redes de memoria a corto plazo (LSTM) y los transformadores, se han vuelto populares para las tareas de clasificación de texto debido a su capacidad para capturar patrones complejos en los datos.

Busque candidatos que puedan comparar y contrastar estos enfoques, discutiendo sus ventajas y limitaciones. También deben mencionar la importancia de la ingeniería de características y el preprocesamiento para lograr un buen rendimiento de clasificación.

6. ¿Puede describir la importancia del contexto en PNL y cómo se puede capturar en los modelos?

El contexto es crucial en PNL porque el significado de las palabras y frases a menudo depende del texto que las rodea. Capturar el contexto puede mejorar significativamente el rendimiento de los modelos de PNL, particularmente para tareas como la traducción automática, la respuesta a preguntas y el resumen de texto.

Las técnicas para capturar el contexto incluyen el uso de incrustaciones de palabras como Word2Vec o GloVe, que representan las palabras en un espacio vectorial continuo que captura las relaciones semánticas. Métodos más avanzados como las incrustaciones contextuales (por ejemplo, BERT o GPT) utilizan transformadores para capturar el contexto dinámicamente basándose en toda la frase o párrafo.

Un candidato ideal debe resaltar el papel del contexto en la comprensión de los matices y las ambigüedades del lenguaje. Deben proporcionar ejemplos de cómo los modelos conscientes del contexto han mejorado el rendimiento en tareas específicas de PNL y discutir cualquier compromiso involucrado en el uso de estos modelos.

7. ¿Cómo aborda la evaluación del rendimiento de un modelo de PNL?

La evaluación del rendimiento de un modelo de PNL suele implicar el uso de métricas como la precisión, la exactitud, la exhaustividad y el puntaje F1. La elección de la métrica depende de la tarea específica y de la importancia de los falsos positivos frente a los falsos negativos.

Los candidatos también podrían mencionar el uso de la validación cruzada para garantizar la solidez del modelo y la creación de un conjunto de validación que sea representativo de los datos de prueba. Para tareas más complejas, podría ser necesaria la evaluación humana o métricas específicas del dominio.

Busque respuestas que demuestren una comprensión profunda de las métricas de evaluación y su uso adecuado. Los candidatos también deben discutir la importancia del monitoreo continuo y la posible necesidad de volver a entrenar el modelo a medida que haya nuevos datos disponibles.

8. ¿Qué estrategias utiliza para la extracción de características en datos de texto?

La extracción de características en datos de texto implica transformar el texto sin procesar en representaciones numéricas que pueden ser utilizadas por los modelos de aprendizaje automático. Las técnicas comunes incluyen Bag-of-Words, TF-IDF e incrustaciones de palabras como Word2Vec, GloVe o FastText.

Los candidatos también podrían discutir métodos más avanzados como las incrustaciones contextuales (por ejemplo, BERT o GPT) y el uso de léxicos u ontologías específicos del dominio. Podrían mencionar la importancia de capturar información tanto sintáctica como semántica en las características.

Una respuesta ideal debería destacar la importancia de seleccionar la técnica de extracción de características adecuada en función de la tarea y el conjunto de datos específicos. Busque ejemplos de cómo los candidatos han utilizado diferentes métodos en sus proyectos anteriores y el impacto en el rendimiento del modelo.

9. ¿Cómo manejaría los datos faltantes en un conjunto de datos de PNL?

El manejo de los datos faltantes en un conjunto de datos de PNL se puede abordar de varias maneras, dependiendo de la extensión y la naturaleza de los datos faltantes. Las estrategias simples incluyen la eliminación de registros con valores faltantes o la imputación de datos faltantes con un marcador de posición (por ejemplo, 'UNK' para desconocido).

Los métodos más sofisticados implican el uso de modelos de aprendizaje automático para predecir los valores faltantes o aprovechar el contexto del texto circundante para llenar los vacíos. Los candidatos también podrían mencionar el uso de técnicas de aumento de datos para generar datos sintéticos.

Busque respuestas que demuestren una comprensión de las compensaciones involucradas en diferentes enfoques. Los candidatos deben discutir el impacto de la falta de datos en el rendimiento del modelo y proporcionar ejemplos de cómo han manejado problemas similares en el pasado.

10. ¿Cuáles son algunos desafíos y soluciones para procesar datos de texto a gran escala?

El procesamiento de datos de texto a gran escala presenta varios desafíos, incluidas las limitaciones computacionales, las restricciones de memoria y la necesidad de un almacenamiento y recuperación de datos eficientes. Las soluciones comunes implican el uso de marcos de computación distribuida como Hadoop o Spark para paralelizar las tareas de procesamiento.

Los candidatos también podrían discutir el uso de servicios e infraestructura basados en la nube para escalar las capacidades de procesamiento, así como técnicas como el muestreo de datos o la reducción de la dimensionalidad para administrar el tamaño de los datos. Podrían mencionar la importancia de optimizar algoritmos y código para la eficiencia.

Una respuesta ideal debería destacar la experiencia práctica en el manejo de datos de texto a gran escala, incluidas herramientas y técnicas específicas utilizadas. Busque ejemplos de cómo los candidatos han superado los desafíos de escalabilidad en su trabajo anterior y cualquier lección aprendida.

15 preguntas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) relacionadas con definiciones técnicas

Para determinar si sus solicitantes tienen la comprensión técnica correcta del procesamiento del lenguaje natural (PLN), hágales algunas de estas preguntas de entrevista sobre PLN relacionadas con definiciones técnicas. Estas preguntas se centran en conceptos y técnicas clave en PLN y están diseñadas para ayudarle a identificar candidatos con sólidos conocimientos fundamentales. Para obtener más información sobre qué habilidades buscar, consulte nuestra descripción del puesto de ingeniero de PLN.

1. ¿Puedes describir el concepto de modelos secuencia a secuencia en PNL?
2. ¿Qué es la técnica TF-IDF (Frecuencia de Término-Frecuencia Inversa de Documento) y cómo se utiliza en PNL?
3. Explica la diferencia entre un modelo unigrama, bigrama y trigrama.
4. ¿Cómo se aplica el concepto de similitud coseno al procesamiento de texto?
5. ¿Cuál es el papel de un tokenizador en una tubería de PNL?
6. Explica el proceso de convertir datos de texto en datos numéricos adecuados para modelos de aprendizaje automático.
7. ¿Qué son los vectores de palabras y cómo se utilizan en tareas de PNL?
8. ¿Puedes describir la diferencia entre un modelo generativo y uno discriminativo en el contexto de la PNL?
9. ¿Cuál es la importancia del contexto en las incrustaciones de palabras?
10. Explica el concepto de desambiguación del sentido de las palabras y su importancia en PNL.
11. ¿Cuál es el papel de un modelo de lenguaje en PNL?
12. ¿Cómo difiere una red neuronal convolucional (CNN) de una red neuronal recurrente (RNN) en el procesamiento de texto?
13. ¿Cuál es la importancia de la función softmax en los modelos de PNL?
14. ¿Puedes describir qué es el análisis semántico latente (LSA) y sus aplicaciones en PNL?
15. ¿Cómo mejoran los mecanismos de atención el rendimiento de los modelos de PNL?

15 preguntas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) relacionadas con técnicas de aprendizaje automático

Para determinar si sus solicitantes tienen las habilidades adecuadas para navegar por las técnicas de aprendizaje automático en PLN, hágales algunas de estas preguntas. Esta lista le ayudará a medir sus conocimientos prácticos y sus habilidades para resolver problemas, asegurándose de que estén bien equipados para el puesto. Para una comprensión detallada de las habilidades requeridas, consulte la descripción del puesto de ingeniero de PLN.

1. ¿Puede explicar cómo se utiliza una máquina de vectores de soporte (SVM) en la clasificación de texto?
2. Describa cómo implementaría una red neuronal para la clasificación de texto.
3. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de usar un árbol de decisión para tareas de PNL?
4. ¿Cómo se aplica el concepto de sobreajuste a los modelos de PNL y cómo se puede prevenir?
5. Explique cómo se puede utilizar el agrupamiento k-means para el agrupamiento de documentos.
6. ¿Qué papel juega la ingeniería de características en PNL y cuáles son algunas técnicas comunes que utiliza?
7. Describa cómo usaría un modelo de bosque aleatorio para un problema de clasificación de texto.
8. ¿Cuáles son los beneficios de usar métodos de conjunto en tareas de PNL?
9. ¿Cómo implementaría incrustaciones de palabras utilizando redes neuronales?
10. Discuta cómo usaría una red neuronal convolucional (CNN) para el análisis de sentimientos.
11. Explique cómo usaría una red neuronal recurrente (RNN) para tareas de predicción de secuencias en PNL.
12. ¿Cuáles son las diferencias clave entre bagging y boosting en el contexto de los modelos de PNL?
13. ¿Cómo se puede aplicar el gradient boosting para mejorar el rendimiento de un modelo de PNL?
14. Describa el proceso de ajuste fino de un modelo de lenguaje pre-entrenado para una tarea específica de PNL.
15. ¿Cuáles son las consideraciones clave al seleccionar un algoritmo de aprendizaje automático para un proyecto de PNL?

9 Preguntas y respuestas de entrevistas sobre procesamiento del lenguaje natural (PLN) relacionadas con definiciones técnicas

Para determinar si sus solicitantes tienen la comprensión técnica adecuada del procesamiento del lenguaje natural (PLN), hágales algunas de estas preguntas de entrevista sobre definiciones técnicas. Esta lista le ayudará a evaluar sus conocimientos fundamentales y a ver si pueden traducir conceptos complejos en explicaciones sencillas.

1. ¿Cuál es la diferencia entre semántica y sintaxis en PLN?

La semántica se refiere al significado de las palabras y oraciones, mientras que la sintaxis se refiere a la disposición de las palabras para formar una oración. En otras palabras, la semántica se preocupa por lo que realmente significa el texto, mientras que la sintaxis se centra en la estructura.

Un candidato ideal debe ser capaz de distinguir entre ambos y proporcionar ejemplos de cómo se utiliza cada uno en el PNL. Busque claridad en sus explicaciones y una comprensión de cómo estos conceptos se aplican en tareas prácticas de PNL.

2. ¿Puede explicar el concepto de incrustaciones de palabras?

Las incrustaciones de palabras son un tipo de representación de palabras que permite que las palabras se representen como vectores en un espacio continuo. Esta técnica captura el contexto de una palabra en un documento, su similitud semántica y sintáctica, y su relación con otras palabras.

Un candidato fuerte discutirá cómo las incrustaciones de palabras como Word2Vec o GloVe se utilizan para mejorar el rendimiento de los modelos de PNL al proporcionar una representación más rica de los datos de texto. También pueden mencionar cómo estas incrustaciones pueden reducir la dimensionalidad de los datos de texto mientras preservan su significado.

3. ¿Cuál es el papel del preprocesamiento de texto en PNL?

El preprocesamiento de texto implica limpiar y preparar los datos de texto para su análisis. Incluye pasos como eliminar la puntuación, convertir el texto a minúsculas, tokenización, eliminar palabras vacías y normalización del texto.

Los candidatos deben destacar la importancia del preprocesamiento para mejorar la precisión y eficiencia de los modelos de PNL. Deben ser capaces de explicar cómo el preprocesamiento ayuda a reducir el ruido y a que los datos sean más manejables y significativos para el entrenamiento del modelo.

Busque candidatos que puedan articular las diversas técnicas de preprocesamiento y su importancia en la creación de pipelines de PNL robustos.

4. ¿Cómo funciona un clasificador naive Bayes en la clasificación de texto?

Un clasificador naive Bayes se basa en la aplicación del teorema de Bayes con fuertes supuestos de independencia (naive) entre las características. En el contexto de la clasificación de texto, calcula la probabilidad de cada clase dado un conjunto de palabras (características) y asigna la clase con la probabilidad más alta al texto.

Las respuestas ideales deberían demostrar una comprensión de la naturaleza probabilística del modelo y cómo utiliza las frecuencias de las palabras para hacer predicciones. Podrían mencionar sus aplicaciones en la detección de spam y el análisis de sentimientos.

Los candidatos también deben ser conscientes de las fortalezas y limitaciones del clasificador de Naive Bayes, como su simplicidad y eficiencia, pero también su supuesto de independencia de las características.

5. ¿Cuál es la importancia de la técnica TF-IDF (Frecuencia de Término-Frecuencia Inversa de Documento) en PNL?

TF-IDF es una medida estadística utilizada para evaluar la importancia de una palabra en un documento en relación con una colección de documentos (corpus). Combina la frecuencia del término (con qué frecuencia aparece una palabra en un documento) y la frecuencia inversa del documento (cuán común o rara es la palabra en todos los documentos).

Los candidatos deben explicar cómo TF-IDF ayuda a identificar palabras importantes que no son demasiado comunes en los documentos. Podrían discutir su papel en la recuperación de información y las aplicaciones de minería de texto.

Busque candidatos que puedan explicar claramente la fórmula y sus componentes y cómo TF-IDF mejora la relevancia de las características del texto para tareas como la clasificación y el agrupamiento de documentos.

6. Describa el proceso de segmentación de texto en PNL.

La segmentación de texto implica dividir el texto en unidades significativas como palabras, oraciones o temas. Este proceso es crucial para varias tareas de PNL, incluyendo la tokenización, la detección de límites de oraciones y el modelado de temas.

Los candidatos fuertes deben discutir diferentes técnicas y herramientas de segmentación, como métodos basados en reglas, modelos de aprendizaje automático y enfoques de aprendizaje profundo.

Busque una comprensión de cómo la segmentación impacta en las aplicaciones de PNL posteriores y los desafíos involucrados, como el manejo de ambigüedades y diferentes idiomas.

7. ¿Qué es el análisis léxico y por qué es importante en PNL?

El análisis léxico es el proceso de convertir una secuencia de caracteres en una secuencia de tokens. Implica identificar y categorizar palabras o símbolos individuales en el texto.

Los candidatos deben explicar cómo el análisis léxico sirve como base para tareas de PNL más complejas al proporcionar una representación estructurada del texto. Podrían mencionar su importancia en las etapas de preprocesamiento y análisis sintáctico.

Las respuestas ideales incluirán ejemplos de herramientas o bibliotecas utilizadas para el análisis léxico y discutirán los desafíos comunes, como el manejo de caracteres especiales y diferentes guiones lingüísticos.

8. ¿Puede explicar el concepto de análisis sintáctico?

El análisis sintáctico, también conocido como parsing o análisis sintáctico, es el proceso de analizar la estructura gramatical de una oración. Implica identificar las relaciones sintácticas entre las palabras y generar un árbol de análisis o un gráfico de dependencia.

Los candidatos deben discutir cómo el análisis sintáctico ayuda a comprender la estructura y el significado de las oraciones, lo que permite realizar tareas posteriores como la traducción automática y la extracción de información.

Busque una comprensión de diferentes técnicas de análisis sintáctico (por ejemplo, análisis de constituyentes, análisis de dependencias) y sus aplicaciones en varias tareas de PNL.

9. ¿Qué es el análisis de sentimiento y cómo se utiliza en PNL?

El análisis de sentimiento es el proceso de determinar el sentimiento o tono emocional expresado en un texto. Implica clasificar el texto como positivo, negativo o neutral en función de las palabras y frases utilizadas.

Los candidatos fuertes deben explicar cómo se utiliza el análisis de sentimiento para medir la opinión pública, supervisar la reputación de la marca y analizar los comentarios de los clientes. Podrían discutir técnicas como métodos basados en reglas, clasificadores de aprendizaje automático y modelos de aprendizaje profundo.

Busque una comprensión de los desafíos en el análisis de sentimiento, como el manejo del sarcasmo, el contexto y las diversas expresiones de sentimiento. Los candidatos también deben ser conscientes de la importancia de los datos de entrenamiento y las métricas de evaluación del modelo.

9 preguntas y respuestas de entrevistas sobre procesamiento del lenguaje natural (PNL) relacionadas con las técnicas de aprendizaje automático

¿Listo para sumergirse en el mundo del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático? Estas nueve preguntas lo ayudarán a evaluar la comprensión de los candidatos sobre los conceptos y técnicas clave de PNL. Úselas para evaluar qué tan bien los solicitantes pueden aplicar los enfoques de aprendizaje automático a los desafíos relacionados con el lenguaje. Recuerde, ¡las mejores respuestas combinarán el conocimiento técnico con la aplicación práctica!

1. ¿Cómo abordaría la construcción de un modelo de clasificación de texto para la detección de spam?

Un candidato fuerte debe esbozar un enfoque paso a paso para construir un modelo de clasificación de texto para la detección de spam. Podrían describir el siguiente proceso:

1. Recopilación y preprocesamiento de datos: Reunir un gran conjunto de datos de correos electrónicos tanto spam como no spam. Limpiar los datos eliminando información irrelevante, manejando valores faltantes y normalizando el texto.
2. Extracción de características: Utilizar técnicas como TF-IDF o incrustaciones de palabras para convertir el texto en características numéricas.
3. Selección del modelo: Elegir algoritmos apropiados como Naive Bayes, SVM o redes neuronales para la clasificación.
4. Entrenamiento y validación: Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y validación, entrenar el modelo y evaluar su rendimiento utilizando métricas como exactitud, precisión y recall.
5. Ajuste de hiperparámetros: Optimizar los parámetros del modelo para mejorar el rendimiento.
6. Pruebas e implementación: Evaluar el modelo en un conjunto de pruebas separado y prepararlo para su uso en producción.

Busque candidatos que enfaticen la importancia de la calidad de los datos, la ingeniería de características y la evaluación de modelos. También deben mencionar posibles desafíos como el manejo de conjuntos de datos desequilibrados o el tratamiento de tácticas de spam en evolución.

2. Explique el concepto de desambiguación del sentido de las palabras y su importancia en las aplicaciones de PNL.

La desambiguación del sentido de las palabras (WSD) es la tarea de determinar qué sentido o significado de una palabra se está utilizando en un contexto particular. Esto es crucial en PNL porque muchas palabras tienen múltiples significados, y comprender el sentido correcto es esencial para un procesamiento preciso del lenguaje.

Por ejemplo, la palabra 'bank' (banco) podría referirse a una institución financiera o a la orilla de un río. WSD ayuda a los sistemas de PNL a elegir el significado correcto en función del contexto circundante.

Busque candidatos que puedan explicar la importancia de WSD en varias aplicaciones de PNL, como la traducción automática, la recuperación de información y el resumen de texto. También deben ser capaces de discutir diferentes enfoques para WSD, incluyendo métodos basados en el conocimiento, técnicas de aprendizaje supervisado y modelos de aprendizaje profundo más recientes.

3. ¿Cómo manejaría las palabras fuera de vocabulario al implementar un modelo de lenguaje?

Manejar palabras fuera de vocabulario (OOV) es un desafío común en PNL. Un buen candidato debería ser capaz de discutir varias estrategias:

1. Utilizar un token especial: Reemplazar todas las palabras ''OOV'' con un token único como ''.
2. Tokenización de subpalabras: Dividir las palabras en unidades más pequeñas (por ejemplo, WordPiece, BPE) para manejar palabras no vistas.
3. Modelos a nivel de carácter: Procesar el texto a nivel de carácter para manejar cualquier palabra.
4. Enfoques de vocabulario abierto: Utilizar técnicas como fastText que pueden generar incrustaciones para palabras no vistas.
5. Enfoques híbridos: Combinar representaciones a nivel de palabra y de carácter.

Buscar candidatos que puedan explicar las compensaciones entre estos enfoques y discutir cómo la elección podría depender de la aplicación específica y los datos disponibles. También deberían mencionar la importancia de manejar las palabras ''OOV'' durante las etapas de entrenamiento e inferencia.

4. Describir el concepto del mecanismo de atención en las redes neuronales para tareas de PNL.

El mecanismo de atención es una técnica que permite a las redes neuronales centrarse en partes específicas de la entrada al producir una salida. En PNL, es particularmente útil para tareas que involucran secuencias largas, donde los métodos tradicionales podrían perder información importante.

Puntos clave que un candidato podría mencionar:

1. La atención permite al modelo asignar diferentes pesos a diferentes partes de la entrada.
2. Es especialmente útil en modelos de secuencia a secuencia, como la traducción automática.
3. La autoatención, utilizada en transformadores, permite que una secuencia se atienda a sí misma.
4. La atención puede proporcionar interpretabilidad al mostrar en qué elementos de entrada se centró el modelo.

Busque candidatos que puedan explicar cómo la atención aborda las limitaciones de los vectores de contexto de longitud fija en los modelos de secuencia a secuencia. También deberían ser capaces de discutir diferentes tipos de atención (por ejemplo, atención suave vs. dura) y mencionar aplicaciones del mundo real donde la atención ha tenido un impacto significativo, como en la traducción automática o la resumización de texto.

5. ¿Cómo abordaría la tarea de reconocimiento de entidades nombradas (NER) utilizando el aprendizaje automático?

El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es la tarea de identificar y clasificar entidades nombradas (como personas, organizaciones, ubicaciones) en el texto. Un candidato fuerte debe esbozar un enfoque de aprendizaje automático para NER:

1. Preparación de datos: Recopilar y anotar un conjunto de datos con etiquetas de entidades nombradas.
2. Ingeniería de características: Extraer características relevantes (por ejemplo, incrustaciones de palabras, capitalización, etiquetas POS).
3. Selección del modelo: Elija un modelo apropiado (por ejemplo, CRF, BiLSTM-CRF o modelos basados ​​en transformadores).
4. Entrenamiento: Entrene el modelo en el conjunto de datos anotado.
5. Evaluación: Utilice métricas como la puntuación F1 para evaluar el rendimiento.
6. Ajuste fino: Iterar sobre el modelo, utilizando potencialmente técnicas como el aprendizaje por transferencia.

Busque candidatos que comprendan la naturaleza del etiquetado de secuencias en NER y puedan discutir los desafíos, como el manejo de entidades ambiguas o el tratamiento de entidades nombradas específicas del dominio. También deben estar al tanto de los avances recientes, como el uso de modelos de lenguaje pre-entrenados para tareas de NER.

6. Explique el concepto de aprendizaje por transferencia en PNL y dé un ejemplo de su aplicación.

El aprendizaje por transferencia en PNL implica el uso del conocimiento adquirido de una tarea para mejorar el rendimiento en una tarea diferente, pero relacionada. Este enfoque es particularmente poderoso cuando se trata de datos etiquetados limitados para la tarea objetivo.

Un ejemplo común es el uso de modelos de lenguaje pre-entrenados como BERT o GPT. Estos modelos se entrenan con grandes cantidades de datos de texto general y luego se pueden ajustar para tareas específicas como análisis de sentimiento, respuesta a preguntas o clasificación de texto con cantidades relativamente pequeñas de datos específicos de la tarea.

Busque candidatos que puedan explicar los beneficios del aprendizaje por transferencia, como la reducción del tiempo de entrenamiento y la mejora del rendimiento en tareas con datos limitados. También deben estar al tanto de los posibles desafíos, como el olvido catastrófico o la falta de coincidencia de dominio entre las tareas de origen y destino. Los candidatos también podrían discutir conceptos más avanzados como el aprendizaje de pocos disparos o de disparo cero en el contexto del aprendizaje por transferencia.

7. ¿Cómo manejaría el procesamiento de texto multilingüe en un proyecto de PNL?

El manejo del procesamiento de texto multilingüe requiere una cuidadosa consideración de varios factores. Un candidato fuerte debe discutir varios enfoques:

1. Detección de idioma: Implementar un paso de detección de idioma para identificar el idioma de cada texto.
2. Tokenización: Usar tokenizadores específicos del idioma o un tokenizador universal que funcione en varios idiomas.
3. Traducción: Considerar la traducción de todo el texto a un idioma común o el uso de modelos multilingües.
4. Codificación de caracteres: Asegurar el manejo adecuado de diferentes codificaciones de caracteres (por ejemplo, UTF-8).
5. Incrustaciones de palabras multilingües: Usar incrustaciones que representen palabras de varios idiomas en un espacio vectorial compartido.
6. Características independientes del idioma: Utilizar características que funcionen en varios idiomas, como n-gramas de caracteres.

Busque candidatos que comprendan los desafíos del procesamiento multilingüe, como manejar idiomas con diferentes escrituras, orden de palabras o estructuras gramaticales. También deben estar al tanto de los avances recientes en modelos multilingües como mBERT o XLM-R, que pueden procesar múltiples idiomas sin traducción explícita.

8. Describa el proceso de construcción de un chatbot simple utilizando técnicas de PNL.

La construcción de un chatbot simple utilizando técnicas de PNL típicamente involucra los siguientes pasos:

1. Reconocimiento de la intención: Identificar la intención del usuario a partir de su entrada (por ejemplo, saludo, solicitud de información).
2. Extracción de entidades: Identificar entidades importantes en la entrada del usuario (por ejemplo, fechas, nombres).
3. Gestión del diálogo: Gestionar el flujo de la conversación en función de la intención y las entidades reconocidas.
4. Generación de respuestas: Generar respuestas apropiadas en función del estado actual de la conversación.
5. Generación de lenguaje natural: Convertir la respuesta en lenguaje natural.

Busque candidatos que puedan explicar diferentes enfoques para cada paso, como el reconocimiento de intención basado en reglas frente al basado en aprendizaje automático, o la generación de respuestas basada en plantillas frente a la generativa. También deben discutir consideraciones como el manejo del contexto, la gestión del estado de la conversación y el manejo de la ambigüedad o los errores en la entrada del usuario. Puntos extra si mencionan técnicas para mejorar el chatbot con el tiempo, como la incorporación de comentarios de los usuarios o el uso del aprendizaje por refuerzo.

9. ¿Cómo abordaría el problema del análisis de sentimiento para publicaciones en redes sociales?

Abordar el análisis de sentimiento para publicaciones en redes sociales requiere considerar varios desafíos únicos. Un candidato fuerte podría esbozar el siguiente enfoque:

1. Recopilación de datos: Recopilar un conjunto de datos diverso de publicaciones en redes sociales con etiquetas de sentimiento.
2. Preprocesamiento: Manejar elementos específicos de las redes sociales como hashtags, @menciones, emojis y jerga.
3. Extracción de características: Utilizar técnicas como incrustaciones de palabras o TF-IDF, potencialmente incorporando características específicas de las redes sociales.
4. Selección del modelo: Elija un modelo apropiado (por ejemplo, Naive Bayes, SVM o modelos de aprendizaje profundo como LSTM o BERT).
5. Entrenamiento y evaluación: Entrenar el modelo y evaluar utilizando métricas como precisión, puntuación F1 y matriz de confusión.
6. Manejo de desafíos: Abordar problemas como la detección de sarcasmo, sentimientos mixtos y sentimientos dependientes del contexto.

Busque candidatos que comprendan los matices del texto en redes sociales, como el lenguaje informal, las abreviaturas y el uso de emojis para transmitir sentimientos. También deberían discutir estrategias para lidiar con conjuntos de datos desequilibrados (ya que los sentimientos positivos y negativos pueden no estar igualmente representados) y métodos para manejar el análisis de sentimientos multiclase (por ejemplo, muy negativo, negativo, neutral, positivo, muy positivo).

¿Qué habilidades de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) debería evaluar durante la fase de entrevista?

Evaluar la gama completa de habilidades y capacidades de un candidato en una sola entrevista es un desafío. Sin embargo, centrarse en ciertas habilidades clave durante la fase de entrevista es importante para medir su potencial en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Aquí están las habilidades principales a evaluar para asegurarse de encontrar el ajuste adecuado para su equipo.

Preprocesamiento de texto

Puede utilizar una prueba de evaluación que haga preguntas de opción múltiple (MCQ) relevantes para filtrar esta habilidad. Considere usar nuestra Prueba de Procesamiento del Lenguaje Natural para este propósito.

Durante la entrevista, puede hacer preguntas específicas para evaluar la comprensión y la experiencia del candidato con las técnicas de preprocesamiento de texto.

¿Puede explicar el proceso que usaría para limpiar y preprocesar un gran corpus de datos de texto?

Busque candidatos que mencionen pasos como la tokenización, la eliminación de palabras vacías, la derivación, la lematización y el manejo de diferentes tipos de ruido en los datos. Su capacidad para detallar estos pasos demuestra su comprensión del preprocesamiento de texto.

Ingeniería de características

Puede filtrar las habilidades de los candidatos en la ingeniería de características utilizando nuestra Prueba de Aprendizaje Automático para evaluar indirectamente sus conocimientos en esta área.

Hacer preguntas específicas sobre la ingeniería de características puede ayudarle a comprender la creatividad y las habilidades de resolución de problemas de un candidato en tareas complejas de NLP.

¿Cómo crearía características para un modelo de análisis de sentimiento a partir de un conjunto de reseñas de productos?

Los candidatos deben mencionar técnicas como TF-IDF, incrustaciones de palabras, n-gramas y posiblemente características específicas del dominio. Su capacidad para explicar por qué y cómo usarían estas características es clave.

Evaluación del modelo

Use nuestra Prueba de Aprendizaje Automático que incluye preguntas sobre técnicas de evaluación de modelos para medir esta habilidad.

En la entrevista, puedes hacer preguntas enfocadas en evaluar modelos de PNL para ver si el candidato entiende diferentes métricas y técnicas de validación.

¿Qué métricas usarías para evaluar un modelo de reconocimiento de entidades nombradas y por qué?

Busca respuestas que mencionen precisión, recall, puntuación F1 y la importancia de un conjunto de datos equilibrado para la validación. Los candidatos también deberían discutir las compensaciones entre estas métricas.

3 consejos para usar preguntas de entrevista de procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Antes de empezar a poner en práctica lo que has aprendido, aquí tienes nuestros consejos para usar las preguntas de entrevista de PNL de forma eficaz.

1. Aprovecha las pruebas de habilidades antes de las entrevistas

El uso de pruebas de habilidades antes de las entrevistas puede ayudarte a filtrar a los candidatos no adecuados al principio, ahorrando tiempo y recursos.

Considera la posibilidad de utilizar pruebas especializadas como la Prueba en línea de PNL de Adaface o la Prueba en línea de aprendizaje automático.

Las ventajas de este enfoque incluyen un proceso de entrevista más centrado, ya que solo hablarás con aquellos que hayan demostrado las habilidades requeridas. Esto garantiza que tus entrevistas sean eficientes y efectivas.

2. Compila y esboza las preguntas de tu entrevista

El tiempo durante una entrevista es limitado, por lo que es importante seleccionar cuidadosamente las preguntas más relevantes para evaluar las habilidades del candidato.

Incluye preguntas que cubran una gama de habilidades y temas. Por ejemplo, podrías incorporar preguntas relacionadas tanto con definiciones técnicas como con técnicas de aprendizaje automático.

Además, considera la posibilidad de incluir algunas preguntas de entrevista sobre habilidades sociales para garantizar una evaluación holística del candidato.

3. Hacer Preguntas de Seguimiento

Simplemente hacer las preguntas preparadas puede no ser suficiente. Las preguntas de seguimiento pueden ayudarle a evaluar la profundidad del conocimiento de un candidato y sus capacidades de resolución de problemas.

Por ejemplo, si le pide a un candidato que explique el concepto de incrustaciones de palabras, una buena pregunta de seguimiento podría ser: "¿Puede describir un escenario en el que el uso de incrustaciones de palabras sería ventajoso?" Esto le ayuda a evaluar no solo sus conocimientos teóricos, sino también su comprensión práctica.

Utilice preguntas de entrevista de PNL y pruebas de habilidades para contratar ingenieros con talento

Si está buscando contratar a alguien con habilidades de PNL, debe asegurarse de que tenga esas habilidades con precisión. La mejor manera de hacerlo es utilizando pruebas de habilidades como nuestra prueba online de PNL.

Una vez que utilice esta prueba, puede preseleccionar a los mejores solicitantes y llamarlos para entrevistas. Para empezar, regístrese en nuestro panel de control o consulte nuestra plataforma de evaluación online.

Prueba de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)

25 minutos | 12 preguntas de opción múltiple

La prueba online de PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) utiliza preguntas de opción múltiple basadas en escenarios para evaluar a los candidatos sobre su conocimiento de los conceptos y técnicas de PNL, como la clasificación de textos, la extracción de información, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de entidades con nombre. La prueba evalúa la capacidad de un candidato para aplicar técnicas de PNL a problemas y escenarios del mundo real y para diseñar modelos de PNL eficaces.

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Prueba la prueba de procesamiento del lenguaje natural (NLP)

](https://www.adaface.com/assessment-test/nlp-online-test)

Descargue la plantilla de preguntas para la entrevista de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en múltiples formatos

Preguntas frecuentes sobre las preguntas para la entrevista de procesamiento del lenguaje natural (NLP)

A los ingenieros junior a menudo se les pregunta sobre conceptos básicos de NLP, algoritmos simples y técnicas fundamentales de aprendizaje automático.

Haga preguntas relacionadas con definiciones técnicas, técnicas de aprendizaje automático y aplicaciones prácticas de NLP.

Las preguntas intermedias deben cubrir algoritmos de NLP más avanzados, técnicas de preprocesamiento de datos y aplicaciones del mundo real.

Comprender las técnicas de aprendizaje automático es esencial para NLP, ya que son cruciales para tareas como la clasificación de texto, el análisis de sentimientos y el modelado del lenguaje.

Utilice una combinación de preguntas básicas, intermedias y avanzadas junto con escenarios de resolución de problemas del mundo real para evaluar la experiencia y las habilidades prácticas de los candidatos.

Prepare un conjunto equilibrado de preguntas, concéntrese tanto en el conocimiento teórico como en las habilidades prácticas y adapte las preguntas al nivel de experiencia del candidato.