Test de traitement du langage naturel (PNL)

Q: What topics are covered in the Test de traitement du langage naturel (PNL)?

Tokenisation Classification de texte Analyse des sentiments Reconnaissance d'entité nommée Incorporation de mots Modélisation des langues Traduction automatique Extraction d'informations Résumé de texte Modélisation de sujets

About the test:

Le test en ligne de la PNL (traitement du langage naturel) utilise des SCQ basés sur un scénario pour évaluer les candidats sur leur connaissance des concepts et techniques de PNL, tels que la classification du texte, l'extraction d'informations, l'analyse des sentiments et la reconnaissance de l'entité nommée. Le test évalue la capacité d'un candidat à appliquer des techniques de PNL aux problèmes et aux scénarios du monde réel et à la conception de modèles de PNL efficaces.

Covered skills:

Tokenisation
Analyse des sentiments
Incorporation de mots
Traduction automatique
Résumé de texte

Classification de texte
Reconnaissance d'entité nommée
Modélisation des langues
Extraction d'informations
Modélisation de sujets

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9 reasons why

Adaface Test de traitement du langage naturel (PNL) is the most accurate way to shortlist Ingénieur PNLs

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Test de traitement du langage naturel (PNL) helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

Capacité à tokeniser efficacement le texte
Compétence dans la classification du texte dans différentes catégories
Capacité d'analyser le sentiment dans le texte
Maîtriser la reconnaissance des entités nommées dans le texte
Expertise dans l'utilisation des incorporations de mots
Maîtrise de la construction de modèles de langue
Compétence pour traduire le texte d'une langue à une autre
Capacité à extraire les informations du texte
Expertise dans la génération de résumés de texte
Compétence dans la réalisation de la modélisation des sujets

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.

View sample questions

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

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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.

How we design questions

Ce ne sont qu'un petit échantillon de notre bibliothèque de plus de 10 000 questions. Les questions réelles à ce sujet Test en ligne de traitement du langage naturel (NLP) ne sera pas googleable.

🧐 Question
Medium Hate Speech Detection Challenge Text Classification Data Imbalance	Try practice test
You are working on a project to detect hate speech in social media posts. Your initial model, a basic binary classification model, has achieved high accuracy during training, but it's not performing well on the validation set. You also notice that your dataset has significantly more non-hate-speech examples than hate-speech examples. Given this situation, which of the following strategies could likely improve the performance of your model? A: Collect more data and retrain the model. B: Introduce data augmentation techniques specifically for hate-speech examples. C: Change the model architecture from binary classification to multi-class classification. D: Replace all the words in the posts with their synonyms to increase the diversity of the data. E: Remove the non-hate-speech examples from the dataset to focus on the hate-speech examples.
Easy Identifying Fake Reviews Text Classification	Try practice test
You are a data scientist at an online marketplace company. Your task is to develop a solution to identify fake reviews on your platform. You have a dataset where each review is marked as either 'genuine' or 'fake'. After developing an initial model, you find that it's accurately classifying 'genuine' reviews but performing poorly with 'fake' ones. Which of the following steps can likely improve your model's performance in this context? A: Use a more complex model to capture the intricacies of 'fake' reviews. B: Obtain more data to improve the overall performance of the model. C: Implement a cost-sensitive learning approach, placing a higher penalty on misclassifying 'fake' reviews. D: Translate the reviews to another language and then back to the original language to enhance their clarity. E: Remove the 'genuine' reviews from your training set to focus on 'fake' reviews.
Medium Sentence probability N-Grams Language Models	Try practice test
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	Try practice test
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?
Medium Word Sense Disambiguation	Try practice test
You have been provided with a pre-trained BERT model (pretrained_bert_model) and you need to perform Word Sense Disambiguation (WSD) on the word "bat" in the following sentence: "The bat flew around the room." You have also been provided with a function called cosine_similarity(vec1, vec2) that calculates the cosine similarity between two vectors. Which of the following steps should you perform to disambiguate the word "bat" in the given sentence using the BERT model and cosine similarity? 1. Tokenize the sentence and pass it through the pre-trained BERT model. 2. Extract the embeddings of the word "bat" from the sentence. 3. Calculate the cosine similarity between the "bat" embeddings and each sense's representative words. 4. Choose the sense with the highest cosine similarity. 5. Calculate the Euclidean distance between the "bat" embeddings and each sense's representative words. 6. Choose the sense with the lowest Euclidean distance.

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Hate Speech Detection Challenge Text Classification Data Imbalance	2 mins Natural Language Processing	Try practice test
You are working on a project to detect hate speech in social media posts. Your initial model, a basic binary classification model, has achieved high accuracy during training, but it's not performing well on the validation set. You also notice that your dataset has significantly more non-hate-speech examples than hate-speech examples. Given this situation, which of the following strategies could likely improve the performance of your model? A: Collect more data and retrain the model. B: Introduce data augmentation techniques specifically for hate-speech examples. C: Change the model architecture from binary classification to multi-class classification. D: Replace all the words in the posts with their synonyms to increase the diversity of the data. E: Remove the non-hate-speech examples from the dataset to focus on the hate-speech examples.
	Easy Identifying Fake Reviews Text Classification	2 mins Natural Language Processing	Try practice test
You are a data scientist at an online marketplace company. Your task is to develop a solution to identify fake reviews on your platform. You have a dataset where each review is marked as either 'genuine' or 'fake'. After developing an initial model, you find that it's accurately classifying 'genuine' reviews but performing poorly with 'fake' ones. Which of the following steps can likely improve your model's performance in this context? A: Use a more complex model to capture the intricacies of 'fake' reviews. B: Obtain more data to improve the overall performance of the model. C: Implement a cost-sensitive learning approach, placing a higher penalty on misclassifying 'fake' reviews. D: Translate the reviews to another language and then back to the original language to enhance their clarity. E: Remove the 'genuine' reviews from your training set to focus on 'fake' reviews.
	Medium Sentence probability N-Grams Language Models	2 mins Natural Language Processing	Try practice test
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	Try practice test
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?
	Medium Word Sense Disambiguation	2 mins Natural Language Processing	Try practice test
You have been provided with a pre-trained BERT model (pretrained_bert_model) and you need to perform Word Sense Disambiguation (WSD) on the word "bat" in the following sentence: "The bat flew around the room." You have also been provided with a function called cosine_similarity(vec1, vec2) that calculates the cosine similarity between two vectors. Which of the following steps should you perform to disambiguate the word "bat" in the given sentence using the BERT model and cosine similarity? 1. Tokenize the sentence and pass it through the pre-trained BERT model. 2. Extract the embeddings of the word "bat" from the sentence. 3. Calculate the cosine similarity between the "bat" embeddings and each sense's representative words. 4. Choose the sense with the highest cosine similarity. 5. Calculate the Euclidean distance between the "bat" embeddings and each sense's representative words. 6. Choose the sense with the lowest Euclidean distance.

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Hate Speech Detection Challenge Text Classification Data Imbalance	Natural Language Processing	Medium	2 mins	Try practice test
You are working on a project to detect hate speech in social media posts. Your initial model, a basic binary classification model, has achieved high accuracy during training, but it's not performing well on the validation set. You also notice that your dataset has significantly more non-hate-speech examples than hate-speech examples. Given this situation, which of the following strategies could likely improve the performance of your model? A: Collect more data and retrain the model. B: Introduce data augmentation techniques specifically for hate-speech examples. C: Change the model architecture from binary classification to multi-class classification. D: Replace all the words in the posts with their synonyms to increase the diversity of the data. E: Remove the non-hate-speech examples from the dataset to focus on the hate-speech examples.
	Identifying Fake Reviews Text Classification	Natural Language Processing	Easy	2 mins	Try practice test
You are a data scientist at an online marketplace company. Your task is to develop a solution to identify fake reviews on your platform. You have a dataset where each review is marked as either 'genuine' or 'fake'. After developing an initial model, you find that it's accurately classifying 'genuine' reviews but performing poorly with 'fake' ones. Which of the following steps can likely improve your model's performance in this context? A: Use a more complex model to capture the intricacies of 'fake' reviews. B: Obtain more data to improve the overall performance of the model. C: Implement a cost-sensitive learning approach, placing a higher penalty on misclassifying 'fake' reviews. D: Translate the reviews to another language and then back to the original language to enhance their clarity. E: Remove the 'genuine' reviews from your training set to focus on 'fake' reviews.
	Sentence probability N-Grams Language Models	Natural Language Processing	Medium	2 mins	Try practice test
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	Try practice test
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?
	Word Sense Disambiguation	Natural Language Processing	Medium	2 mins	Try practice test
You have been provided with a pre-trained BERT model (pretrained_bert_model) and you need to perform Word Sense Disambiguation (WSD) on the word "bat" in the following sentence: "The bat flew around the room." You have also been provided with a function called cosine_similarity(vec1, vec2) that calculates the cosine similarity between two vectors. Which of the following steps should you perform to disambiguate the word "bat" in the given sentence using the BERT model and cosine similarity? 1. Tokenize the sentence and pass it through the pre-trained BERT model. 2. Extract the embeddings of the word "bat" from the sentence. 3. Calculate the cosine similarity between the "bat" embeddings and each sense's representative words. 4. Choose the sense with the highest cosine similarity. 5. Calculate the Euclidean distance between the "bat" embeddings and each sense's representative words. 6. Choose the sense with the lowest Euclidean distance.

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Avec Adaface, nous avons pu optimiser notre processus de sélection initiale de plus de 75 %, libérant ainsi un temps précieux tant pour les responsables du recrutement que pour notre équipe d'acquisition de talents !

Brandon Lee, Chef du personnel, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test en ligne de traitement du langage naturel (NLP) 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.

Science behind Adaface tests

Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Test en ligne de traitement du langage naturel (NLP) 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 & benchmarks

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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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About the Test de traitement du langage naturel (PNL)

Why you should use Test de traitement du langage naturel (PNL)?

The Test en ligne de traitement du langage naturel (NLP) makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

Comprendre et appliquer des techniques de tokenisation
Implémentation d'algorithmes de classification de texte
Analyser et interpréter le sentiment dans le texte
Identifier et extraire des entités nommées
Utilisation des incorporations de mots pour les tâches en langage naturel
Construire des modèles de langue pour la génération de texte
Traduction de texte entre les langues à l'aide de la traduction automatique
Extraction d'informations précieuses à partir de texte non structuré
Création de résumés concis des données textuelles
Découvrir des sujets et des modèles dans le texte à travers la modélisation de la rubrique

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

What topics are covered in the Test de traitement du langage naturel (PNL)?

La tokenisation
La tokenisation est le processus de division d'un texte ou d'une phrase en jetons ou mots individuels. Il s'agit d'une étape essentielle dans les tâches NLP car elle fournit une représentation structurée des données textuelles, ce qui facilite le traitement et l'analyse.
Classification de texte
La classification du texte implique d'attribuer un prédéfini Catégories ou étiquettes des données textuelles en fonction de son contenu. Cette compétence est importante dans la PNL de catégoriser automatiquement de grands volumes de texte, permettant une récupération et une organisation efficaces de l'information.
Analyse des sentiments
L'analyse du sentiment vise à déterminer le ton émotionnel ou le sentiment exprimé dans un morceau de texte, qu'il soit positif, négatif ou neutre. Cette compétence est précieuse pour comprendre les opinions des consommateurs, le sentiment des médias sociaux et les commentaires des clients.
La reconnaissance des entités nommée
La reconnaissance des entités nommée implique d'identifier et de classer les entités nommées, telles que des noms, des dates, Emplacements et organisations, dans un texte. Cette compétence aide à extraire des informations et des relations précieuses à partir de texte non structuré, en aidant dans des tâches comme l'extraction d'informations et la génération de graphiques de connaissances.
Les incorporations de mots
Les incorporations de mots sont des représentations vectorielles de mots qui capturent et sémantique et sémantique relations syntaxiques. Cette compétence permet le codage du texte dans des vecteurs numériques, facilitant les algorithmes d'apprentissage automatique pour comprendre le sens et le contexte des mots.
Modélisation du langage
La modélisation de la langue implique de prédire le mot suivant dans une séquence basé sur les mots précédents. Il est essentiel dans des applications comme la reconnaissance vocale, la traduction automatique et la saisie automatique, car elle aide à générer un texte cohérent et contextuellement approprié.
Traduction machine
La traduction automatique fait référence à la traduction automatique du texte ou le discours d'une langue à l'autre. Cette compétence est cruciale pour décomposer les barrières linguistiques, permettant une échange de communication et d'informations entre différentes cultures et régions.
Extraction d'informations
L'extraction d'informations implique l'extraction automatique d'informations structurées à partir de texte non structuré. Cette compétence aide à des tâches comme extraire les détails personnels des curriculum vitae, extraire des faits des articles de presse et l'organisation d'informations pour la construction de graphiques de connaissances.
Résumé de texte
La résumé de texte est le processus de condensation A Une grande quantité de texte dans un résumé plus court et concis tout en préservant les informations essentielles. Cette compétence est utile pour générer des résumés exécutifs, en fournissant un aperçu rapide de documents ou d'articles longs.
Modélisation de sujets
La modélisation de sujets est une méthode statistique qui identifie des sujets latents au sein d'une collection de documents . Cette compétence aide à découvrir des modèles et des thèmes cachés dans les données de texte, permettant des tâches comme la recommandation de contenu, le regroupement de documents et l'analyse des tendances.
Full list of covered topics
The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Test en ligne de traitement du langage naturel (NLP) to be based on.
Tokenisation
Mots d'arrêt
Entièrement
Lemmatisation
Tagging de dispositif
N-grammes
Sac de mots
Tf-idf
Algorithmes de classification de texte
Bayes naïf
Machines vectorielles de support
Les réseaux de neurones
Méthodes d'analyse des sentiments
Approche basée sur le lexique
Approche basée sur l'apprentissage automatique
Techniques de reconnaissance des entités nommées
Méthodes basées sur des règles
Champs aléatoires conditionnels
Incorporation de mots
Word2vec
Gant
Texte rapide
Techniques de modélisation du langage
Modèles n-gram
Réseaux de neurones récurrents (RNN)
Modèles SEQ2SEQ
Approches de traduction automatique
Traduction automatique statistique
Traduction de la machine neurale
Méthodes d'extraction de l'information
Extraction d'entité nommée
Extraction de relation
Algorithmes de résumé de texte
Résumé basé sur l'extraction
Résumé abstrait
Algorithmes de modélisation de sujets
Allocation latente Dirichlet (LDA)
Analyse sémantique latente (LSA)
Processus hiérarchique Dirichlet (HDP)
Regroupement de documents

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What roles can I use the Test de traitement du langage naturel (PNL) for?

Ingénieur PNL
Ingénieur d'apprentissage automatique
Chercheur en intelligence artificielle
Analyste d'affaires
RECHERCHE SCIENT

How is the Test de traitement du langage naturel (PNL) customized for senior candidates?

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

Concevoir et développer des applications basées sur la PNL
Appliquer des techniques avancées pour le prétraitement du texte
Optimisation des modèles NLP pour les performances et l'évolutivité
Gestion des ensembles de données de texte à grande échelle
Construire et déploier des pipelines PNL
Développement d'algorithmes pour la similitude et le regroupement du texte
Amélioration de la précision du modèle par l'augmentation des données
Implémentation de modèles d'apprentissage en profondeur pour la PNL
Effectuer le nettoyage des données et le prétraitement pour les tâches PNL
Analyser et comprendre les fonctionnalités linguistiques du texte

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Les responsables du recrutement ont estimé que grâce aux questions techniques qu'ils ont posées lors des entretiens avec le panel, ils étaient en mesure de déterminer quels candidats avaient obtenu de meilleurs scores et de se différencier de ceux qui avaient obtenu de moins bons résultats. Ils sont très satisfait avec la qualité des candidats présélectionnés lors de la sélection Adaface.

85%

réduction du temps de dépistage

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Test de traitement du langage naturel (PNL) FAQ

Puis-je combiner plusieurs compétences en une seule évaluation personnalisée?

Oui absolument. Les évaluations personnalisées sont configurées en fonction de votre description de poste et comprendront des questions sur toutes les compétences indispensables que vous spécifiez.

Avez-vous en place des fonctionnalités anti-chétion ou de proctorisation?

Nous avons les fonctionnalités anti-modification suivantes en place:

Questions non googléables
IP Proctoring
Proctoring Web
Proctoring webcam
Détection du plagiat
navigateur sécurisé

En savoir plus sur les fonctionnalités de Proctoring.

Comment interpréter les résultats des tests?

La principale chose à garder à l'esprit est qu'une évaluation est un outil d'élimination, pas un outil de sélection. Une évaluation des compétences est optimisée pour vous aider à éliminer les candidats qui ne sont pas techniquement qualifiés pour le rôle, il n'est pas optimisé pour vous aider à trouver le meilleur candidat pour le rôle. Ainsi, la façon idéale d'utiliser une évaluation consiste à décider d'un score de seuil (généralement 55%, nous vous aidons à bencher) et à inviter tous les candidats qui marquent au-dessus du seuil pour les prochains cycles d'entrevue.

Pour quel niveau d'expérience puis-je utiliser ce test?

Chaque évaluation ADAFACE est personnalisée à votre description de poste / Persona de candidats idéaux (nos experts en la matière choisiront les bonnes questions pour votre évaluation de notre bibliothèque de 10000+ questions). Cette évaluation peut être personnalisée pour tout niveau d'expérience.

Chaque candidat reçoit-il les mêmes questions?

Oui, cela vous permet de comparer les candidats. Les options pour les questions du MCQ et l'ordre des questions sont randomisées. Nous avons Anti-Cheating / Proctoring en place. Dans notre plan d'entreprise, nous avons également la possibilité de créer plusieurs versions de la même évaluation avec des questions de niveaux de difficulté similaires.

Je suis candidat. Puis-je essayer un test de pratique?

Non. Malheureusement, nous ne soutenons pas les tests de pratique pour le moment. Cependant, vous pouvez utiliser nos exemples de questions pour la pratique.