Natural Language Processing (NLP) Test

About the test:

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

Covered skills:

Algorithms for sentence classification
Word2Vec
Information Retrieval
Optimizers

Dimensionality reduction in NLP
Singular Value Decomposition
Activation Functions

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9 reasons why

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

Reason #1

Tests for on-the-job skills

Il test online di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è progettato e validato da esperti del settore per aiutare i reclutatori tecnologici e i responsabili delle assunzioni a valutare le competenze NLP del candidato. Le migliori aziende tecnologiche utilizzano il nostro test NLP per ridurre il tempo di screening dei candidati dell'85%.

Il test è progettato per filtrare i candidati per ruoli come

Data scientist Ingegnere NLP Sviluppatore Junior NLP Ingegnere di apprendimento profondo

Il test garantisce che i candidati abbiano seguenti tratti:

Capacità di scrivere codice riutilizzabile
Capacità di progettare applicazioni NLP
Esperienza con la formazione del modello sviluppato e gli esperimenti di valutazione in esecuzione
familiarità con estensione di librerie ML e framework da applicare nelle attività NLP
Eccellente conoscenza dei linguaggi di programmazione Python/ R

Reason #2

No trick questions

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

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

Why we started Adaface ->

Reason #3

Non-googleable questions

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

These are just a small sample from our library of 10,000+ questions. The actual questions on this Natural Language Processing (NLP) Online Test will be non-googleable.

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

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

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

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

With Adaface, we were able to optimise our initial screening process by upwards of 75%, freeing up precious time for both hiring managers and our talent acquisition team alike!

Brandon Lee, Head of People, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

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

Reason #6

1 click candidate invites

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

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

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

Reason #7

Detailed scorecards & comparative results

Reason #8

High completion rate

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

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

Reason #9

Advanced Proctoring

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Informazioni sul ruolo dello sviluppatore NLP

L'elaborazione del linguaggio naturale, di solito accorciata come PNL, è un ramo dell'intelligenza artificiale che si occupa dell'interazione tra computer e umani usando il linguaggio naturale. La PNL è un modo per estrarre significato dal linguaggio umano per prendere decisioni in base alle informazioni. Questa tecnologia si sta ancora evolvendo, ma oggi ci sono già molti modi incredibili per l'elaborazione del linguaggio naturale.

Le macchine di oggi possono analizzare più dati basati sul linguaggio rispetto all'uomo, senza affaticamento e in modo coerente e imparziale. Considerando l'incredibile quantità di dati non strutturati generati ogni giorno, dalle cartelle cliniche ai social media, l'automazione sarà fondamentale per analizzare pienamente i dati di testo e parlato in modo efficiente.

Gli ingegneri NLP sono responsabili dello sviluppo e della progettazione dei sistemi di comprensione del linguaggio e dell'uso efficace delle tecniche di rappresentazione del testo.

Le responsabilità tipiche di uno sviluppatore di PNL includono:

Analizzare, progettare e implementare strategie per i motori di ricerca in linguaggio naturale e strategie per l'estrazione dei dati
Costruisci, allena, perfeziona e personalizza i modelli NLP
Utilizzare le conoscenze in nuove tecniche, tecnologie, standard e tendenze aziendali per consigliare potenziali benefici e impatti, nonché per progettare e sviluppare soluzioni
Definire set di dati appropriati per l'apprendimento delle lingue
Allena il modello sviluppato ed esegui esperimenti di valutazione
Mantenere librerie e framework NLP

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

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

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

Word2vec

Analisi

Disambiguazione del senso della parola

Riduzione della dimensionalità

Etichettatura di parti di vendita

Derivante

Recupero delle informazioni

Analisi del sentimento

Fermare le parole

Estrazione di testo

Modelli linguistici

Tokenizzazione

Algoritmi per la classificazione delle frasi

Riduzione della dimensionalità nella PNL

Scomposizione di un valore singolo

Recupero delle informazioni

Funzioni di attivazione

Ottimizzatori

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The hiring managers felt that through the technical questions that they asked during the panel interviews, they were able to tell which candidates had better scores, and differentiated with those who did not score as well. They are highly satisfied with the quality of candidates shortlisted with the Adaface screening.

85%

reduction in screening time

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FAQs

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.