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

See all covered skills

Preview this test

View sample scorecard

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

Online TEST Natural Language Processing (NLP) is ontworpen en gevalideerd door experts uit de industrie om technische recruiters en wervingsmanagers te helpen NLP -vaardigheden van de kandidaat te beoordelen. Toptechnologiebedrijven gebruiken onze NLP -test om de screeningstijd van kandidaten met 85%te verminderen.

De test is ontworpen om kandidaten uit te filteren voor rollen zoals

Data scientist NLP -ingenieur Junior NLP -ontwikkelaar Deep Learning Engineer

De test zorgt ervoor dat kandidaten de volgende eigenschappen hebben:

Mogelijkheid om herbruikbare code te schrijven
Mogelijkheid om NLP -toepassingen te ontwerpen
Ervaring met het trainen van het ontwikkelde model en het uitvoeren van evaluatie -experimenten
Bekendheid met het uitbreiden van ML -bibliotheken en frameworks om toe te passen bij NLP -taken
Uitstekende kennis van Python/ R -programmeertalen

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

Preview this test

View sample scorecard

Over de rol van de NLP -ontwikkelaar

Natuurlijke taalverwerking, meestal ingekort als NLP, is een tak van kunstmatige intelligentie die zich bezighoudt met de interactie tussen computers en mensen die de natuurlijke taal gebruiken. NLP is een manier om betekenis uit menselijke taal te extraheren om beslissingen te nemen op basis van de informatie. Deze technologie evolueert nog steeds, maar er zijn al veel ongelooflijke manieren waarop de verwerking van natuurlijke taal vandaag wordt gebruikt.

De machines van vandaag kunnen meer op taalgebaseerde gegevens analyseren dan mensen, zonder vermoeidheid en op een consistente, onbevooroordeelde manier. Gezien de verbluffende hoeveelheid ongestructureerde gegevens die elke dag worden gegenereerd, van medische dossiers tot sociale media, zal automatisering van cruciaal belang zijn om tekst- en spraakgegevens efficiënt volledig te analyseren.

NLP -ingenieurs zijn verantwoordelijk voor de ontwikkeling en het ontwerpen van taalvermogensystemen en voor het effectieve gebruik van technieken voor tekstrepresentatie.

Typische verantwoordelijkheden van een NLP -ontwikkelaar zijn onder meer:

Analyseer, ontwerpt en implementeer strategieën voor zoekmachines in natuurlijke taal en strategieën voor data -extractie
NLP -modellen bouwen, trainen, verfijnen en aanpassen
Gebruik kennis in nieuwe technieken, technologieën, normen en zakelijke trends om te adviseren over potentiële voordelen en impacts en om oplossingen te ontwerpen en te ontwikkelen
Definieer geschikte gegevenssets voor taal leren
Train het ontwikkelde model en run evaluatie -experimenten
Houd NLP -bibliotheken en frameworks onderhouden

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

Het parseren

Woord Sense Disubiguation

Dimensionaliteitsvermindering

Delen-of-speech tagging

Stemmend

Informatie ophalen

Sentiment analyse

Stop woorden

Tekstextractie

Taalmodellen

Tokenisatie

Algoritmen voor zinsclassificatie

Dimensionaliteitsvermindering in NLP

Singuliere waarden ontbinding

Informatie ophalen

Activeringsfuncties

Optimalisatie

Preview this test

View sample scorecard

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

View Full Case Study

FAQs

Kan ik meerdere vaardigheden combineren in één aangepaste beoordeling?

Ja absoluut. Aangepaste beoordelingen zijn opgezet op basis van uw functiebeschrijving en bevatten vragen over alle must-have vaardigheden die u opgeeft.

Heeft u functies tegen latere of proctoring op hun plaats?

We hebben de volgende anti-cheating-functies op zijn plaats:

Niet-googelbare vragen
IP Proctoring
Web Proctoring
Webcam Proctoring
Plagiaatdetectie
Beveilig browser

Lees meer over de Proctoring -functies.

Hoe interpreteer ik testscores?

Het belangrijkste om in gedachten te houden is dat een beoordeling een eliminatietool is, geen selectietool. Een vaardighedenbeoordeling is geoptimaliseerd om u te helpen kandidaten te elimineren die niet technisch gekwalificeerd zijn voor de rol, het is niet geoptimaliseerd om u te helpen de beste kandidaat voor de rol te vinden. Dus de ideale manier om een beoordeling te gebruiken is om een drempelscore te bepalen (meestal 55%, wij helpen u benchmark) en alle kandidaten uit te nodigen die boven de drempel scoren voor de volgende interviewrondes.

Voor welk ervaringsniveau kan ik deze test gebruiken?

Elke ADAFACE -beoordeling is aangepast aan uw functiebeschrijving/ ideale kandidaatpersonage (onze experts van het onderwerp zullen de juiste vragen kiezen voor uw beoordeling uit onze bibliotheek van 10000+ vragen). Deze beoordeling kan worden aangepast voor elk ervaringsniveau.

Krijgt elke kandidaat dezelfde vragen?

Ja, het maakt het veel gemakkelijker voor u om kandidaten te vergelijken. Opties voor MCQ -vragen en de volgorde van vragen worden gerandomiseerd. We hebben anti-cheating/proctoring functies. In ons bedrijfsplan hebben we ook de optie om meerdere versies van dezelfde beoordeling te maken met vragen over vergelijkbare moeilijkheidsniveaus.