Test di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Q: What topics are covered in the Test di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)?

Tokenizzazione Classificazione del testo Analisi del sentimento Riconoscimento di entità nominata Parola incorporazioni Modellazione linguistica Traduzione a macchina Estrazione delle informazioni Riassunto del testo Modellazione di argomenti

About the test:

Il test online NLP (Natural Language Processing) utilizza MCQs basati su scenari per valutare i candidati sulla loro conoscenza di concetti e tecniche della PNL, come classificazione del testo, estrazione di informazioni, analisi del sentimento e riconoscimento dell'entità nominata. Il test valuta la capacità di un candidato di applicare le tecniche NLP a problemi e scenari del mondo reale e progettare modelli NLP efficaci.

Covered skills:

Tokenizzazione
Analisi del sentimento
Parola incorporazioni
Traduzione a macchina
Riassunto del testo

Classificazione del testo
Riconoscimento di entità nominata
Modellazione linguistica
Estrazione delle informazioni
Modellazione di argomenti

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9 reasons why

Adaface Test di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) is the most accurate way to shortlist Ingegnere NLPs

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Test di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) 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:

Capacità di tokenizzare il testo in modo efficace
Abilità nel classificare il testo in diverse categorie
Capacità di analizzare il sentimento nel testo
Competenza nel riconoscere le entità nominate nel testo
Competenza nell'utilizzo di incorporamenti di parole
Competenza nei modelli di linguaggio di costruzione
Abilità nel tradurre il testo da una lingua all'altra
Capacità di estrarre informazioni dal testo
Competenza nel generare riassunti di testo
Abilità nell'esecuzione della modellazione di argomenti

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

Questi sono solo un piccolo campione della nostra biblioteca di oltre 10.000 domande. Le domande reali su questo Test online di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sarà non googleabile.

🧐 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

Con Adaface siamo stati in grado di ottimizzare il nostro processo di screening iniziale fino al 75%, liberando tempo prezioso sia per i responsabili delle assunzioni che per il nostro team di acquisizione dei talenti!

Brandon Lee, Capo del Popolo, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test online di elaborazione del linguaggio naturale (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 online di elaborazione del linguaggio naturale (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 di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Why you should use Test di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)?

The Test online di elaborazione del linguaggio naturale (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:

Comprensione e applicazione di tecniche di tokenizzazione
Implementazione di algoritmi di classificazione del testo
Analizzare e interpretare il sentimento nel testo
Identificazione e estrazione di entità nominate
Utilizzo di incorporamenti di parole per compiti di linguaggio naturale
Costruire modelli di linguaggio per la generazione di testo
Traduzione del testo tra le lingue usando la traduzione della macchina
Estrarre informazioni preziose dal testo non strutturato
Creazione di sintesi concisi di dati testuali
Scoprire argomenti e schemi nel testo attraverso la modellazione di argomenti

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 di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)?

Tokenization
La tokenizzazione è il processo di dividere un testo o una frase in singoli token o parole. È un passaggio essenziale nelle attività NLP in quanto fornisce una rappresentazione strutturata di dati testuali, rendendo più semplice l'ulteriore elaborazione e l'analisi.
Classificazione del testo
La classificazione del testo comporta l'assegnazione predefinita categorie o etichette a dati testuali in base al suo contenuto. Questa abilità è importante nella NLP classificare automaticamente grandi volumi di testo, consentendo un recupero e organizzazione efficienti di informazione. pezzo di testo, sia positivo, negativo o neutro. Questa abilità è preziosa per comprendere le opinioni dei consumatori, il sentimento dei social media e il feedback dei clienti.
Riconoscimento delle entità nominate
Il riconoscimento delle entità prevede l'identificazione e la classificazione di entità nominate, come nomi, date, date, Posizioni e organizzazioni, all'interno di un testo. Questa abilità aiuta a estrarre informazioni e relazioni preziose dal testo non strutturato, aiutando in attività come l'estrazione delle informazioni e la generazione di grafici della conoscenza.
Incorporazioni di parole
Incorporamenti di parole sono rappresentazioni vettoriali di parole che catturano semantiche e relazioni sintattiche. Questa abilità consente la codifica del testo in vettori numerici, facilitando gli algoritmi di apprendimento automatico per comprendere il significato e il contesto delle parole.
Modellazione linguistica
La modellazione del linguaggio implica la previsione della parola successiva in una sequenza basato sulle parole precedenti. È essenziale in applicazioni come il riconoscimento vocale, la traduzione delle macchine e il completamento automatico, in quanto aiuta a generare testo coerente e contestualmente appropriato.
Traduzione delle macchine
La traduzione della macchina si riferisce alla traduzione automatica del testo o discorso da una lingua all'altra. Questa abilità è cruciale per abbattere le barriere linguistiche, consentendo lo scambio di comunicazioni e informazioni in diverse culture e regioni.
Estrazione di informazioni
L'estrazione di informazioni implica l'estrazione automatica di informazioni strutturate dal testo non strutturato. Questa abilità aiuta a compiti come l'estrazione di dettagli personali dai curriculum, l'estrazione di fatti da articoli di notizie e l'organizzazione di informazioni per la costruzione del grafico delle conoscenze.
Riassunto del testo
Il riepilogo del testo è il processo di condensa a Grande quantità di testo in un riassunto più breve e conciso preservando le informazioni essenziali. Questa abilità è utile per generare riassunti esecutivi, fornendo una rapida panoramica di lunghi documenti o articoli.
Modellazione di argomenti
La modellazione di argomenti è un metodo statistico che identifica argomenti latenti . Questa abilità aiuta a scoprire modelli e temi nascosti nei dati di testo, abilitando attività come raccomandazioni sui contenuti, clustering di documenti e analisi delle tendenze.
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 online di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) to be based on.
Tokenizzazione
Fermare le parole
Derivante
Lemmatizzazione
Tag part-of-speach
N-grammi
Bag-of-Words
Tf-idf
Algoritmi di classificazione del testo
Naive Bayes
Supportare le macchine vettoriali
Reti neurali
Metodi di analisi del sentimento
Approccio a base di lessico
Approccio basato sull'apprendimento automatico
Tecniche di riconoscimento delle entità nominate
Metodi basati sulle regole
Campi casuali condizionali
Parola incorporazioni
Word2vec
Guanto
FastText
Tecniche di modellazione linguistica
Modelli n-grammi
Reti neurali ricorrenti (RNN)
Modelli SEQ2SEQ
Approcci di traduzione della macchina
Traduzione della macchina statistica
Traduzione della macchina neurale
Metodi di estrazione delle informazioni
Estrazione di entità nominata
Estrazione di relazione
Algoritmi di riepilogo del testo
Riassunto basato sull'estrazione
Riassunto astratto
Algoritmi di modellazione di argomenti
Allocazione di Dirichlet latente (LDA)
Analisi semantica latente (LSA)
Processo gerarchico di Dirichlet (HDP)
Clustering di documenti

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What roles can I use the Test di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) for?

Ingegnere NLP
Ingegnere dell'apprendimento automatico
Ricercatore di intelligenza artificiale
Analista di affari
Ricercatore della PNL

How is the Test di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) 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

Progettare e sviluppare applicazioni basate su NLP
Applicazione di tecniche avanzate per la preelaborazione del testo
Ottimizzazione dei modelli NLP per prestazioni e scalabilità
Gestione dei set di dati di testo su larga scala
Costruire e distribuire condutture NLP
Sviluppare algoritmi per somiglianza e clustering di testo
Migliorare l'accuratezza del modello attraverso l'aumento dei dati
Implementazione di modelli di apprendimento profondo per NLP
Esecuzione della pulizia e della preelaborazione dei dati per le attività NLP
Analizzare e comprendere le caratteristiche linguistiche nel testo

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I responsabili delle assunzioni hanno ritenuto che, attraverso le domande tecniche poste durante le interviste del panel, erano in grado di individuare quali candidati avevano ottenuto i punteggi migliori e di differenziarli da quelli che non avevano ottenuto altrettanto punteggio. Sono altamente soddisfatto con la qualità dei candidati selezionati con lo screening Adaface.

85%

Riduzione del tempo di screening

Visualizza il caso di studio completo

Test di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) Domande frequenti

Posso combinare più competenze in una valutazione personalizzata?

Si assolutamente. Le valutazioni personalizzate sono impostate in base alla descrizione del tuo lavoro e includeranno domande su tutte le competenze indispensabili che specificate.

Hai in atto delle caratteristiche anti-cheat o procuratore?

Abbiamo in atto le seguenti caratteristiche anti-cheat:

Domande non googiche
Proctoring IP
procuratore web
Proctor di webcam
Rilevamento del plagio
Sicuro browser

Leggi di più sulle caratteristiche di procuratore.

Come interpreto i punteggi dei test?

La cosa principale da tenere a mente è che una valutazione è uno strumento di eliminazione, non uno strumento di selezione. Una valutazione delle competenze è ottimizzata per aiutarti a eliminare i candidati che non sono tecnicamente qualificati per il ruolo, non è ottimizzato per aiutarti a trovare il miglior candidato per il ruolo. Quindi il modo ideale per utilizzare una valutazione è decidere un punteggio di soglia (in genere il 55%, ti aiutiamo a benchmark) e invitiamo tutti i candidati che segnano al di sopra della soglia per i prossimi round di intervista.

Per quale livello di esperienza posso usare questo test?

Ogni valutazione di Adaface è personalizzata per la descrizione del tuo lavoro/ personaggio del candidato ideale (i nostri esperti in materia sceglieranno le domande giuste per la tua valutazione dalla nostra biblioteca di oltre 10000 domande). Questa valutazione può essere personalizzata per qualsiasi livello di esperienza.

Ogni candidato riceve le stesse domande?

Sì, ti rende molto più facile confrontare i candidati. Le opzioni per le domande MCQ e l'ordine delle domande sono randomizzate. Abbiamo anti-cheatri/procuratore in atto. Nel nostro piano aziendale, abbiamo anche la possibilità di creare più versioni della stessa valutazione con questioni di difficoltà simili.