Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

Test online NLP (przetwarzanie języka naturalnego) wykorzystuje MCQ opartych na scenariuszach do oceny kandydatów na temat ich wiedzy na temat koncepcji i technik NLP, takich jak klasyfikacja tekstu, ekstrakcja informacji, analiza sentymentów i uznanie jednostki. Test ocenia zdolność kandydata do stosowania technik NLP do rzeczywistych problemów i scenariuszy oraz projektowania skutecznych modeli NLP.

Covered skills:

  • Tokenizacja
  • Analiza sentymentów
  • Osadzanie słów
  • Tłumaczenie maszynowe
  • Podsumowanie tekstu
  • Klasyfikacja tekstu
  • Nazwane uznanie bytu
  • Modelowanie języka
  • Ekstrakcja informacji
  • Modelowanie tematu

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Test przetwarzania języka naturalnego (NLP) is the most accurate way to shortlist Inżynier NLPs



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Test przetwarzania języka naturalnego (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:

  • Umiejętność skutecznego tokenizacji tekstu
  • Umiejętność klasyfikowania tekstu na różne kategorie
  • Zdolność do analizy sentymentu w tekście
  • Biegłość w rozpoznawaniu nazwanych podmiotów w tekście
  • Wiedza specjalistyczna w korzystaniu z osadzania słów
  • Biegłość w budowaniu modeli języków
  • Umiejętność tłumaczenia tekstu z jednego języka na drugi
  • Możliwość wyodrębnienia informacji z tekstu
  • Wiedza specjalistyczna w generowaniu streszczeń tekstowych
  • Umiejętność wykonywania modelowania tematycznego
Reason #2

No trick questions

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
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

To tylko niewielka próbka z naszej biblioteki ponad 10 000 pytań. Rzeczywiste pytania dotyczące tego Test online przetwarzania języka naturalnego (NLP) będzie nieobowiązany.

🧐 Question

Medium

Hate Speech Detection Challenge
Text Classification
Data Imbalance
Solve
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
Solve
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
Solve
Consider the following pseudo code for calculating the probability of a sentence using a bigram language model:
 image
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?

Medium

Word Sense Disambiguation
Solve
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
Solve

Easy

Identifying Fake Reviews
Text Classification

2 mins

Natural Language Processing
Solve

Medium

Sentence probability
N-Grams
Language Models

2 mins

Natural Language Processing
Solve

Easy

Tokenization and Stemming
Stemming

2 mins

Natural Language Processing
Solve

Medium

Word Sense Disambiguation

2 mins

Natural Language Processing
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Hate Speech Detection Challenge
Text Classification
Data Imbalance
Natural Language Processing
Medium2 mins
Solve
Identifying Fake Reviews
Text Classification
Natural Language Processing
Easy2 mins
Solve
Sentence probability
N-Grams
Language Models
Natural Language Processing
Medium2 mins
Solve
Tokenization and Stemming
Stemming
Natural Language Processing
Easy2 mins
Solve
Word Sense Disambiguation
Natural Language Processing
Medium2 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Dzięki Adaface udało nam się zoptymalizować nasz proces wstępnej selekcji o ponad 75%, oszczędzając cenny czas zarówno menedżerom ds. rekrutacji, jak i naszemu zespołowi ds. pozyskiwania talentów!


Brandon Lee, Głowa Ludu, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test online przetwarzania języka naturalnego (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 przetwarzania języka naturalnego (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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Along with scorecards that report the performance of the candidate in detail, you also receive a comparative analysis against the company average and industry standards.

View sample scorecard
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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the Test przetwarzania języka naturalnego (NLP)

Why you should use Test przetwarzania języka naturalnego (NLP)?

The Test online przetwarzania języka naturalnego (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:

  • Zrozumienie i stosowanie technik tokenizacji
  • Wdrażanie algorytmów klasyfikacji tekstu
  • Analiza i interpretacja nastrojów w tekście
  • Identyfikacja i wydobywanie nazwanych podmiotów
  • Wykorzystanie osadzania słów do zadań w języku naturalnym
  • Budowanie modeli językowych do generowania tekstu
  • Tłumaczenie tekstu między językami za pomocą tłumaczenia maszynowego
  • Wyodrębnienie cennych informacji z nieustrukturyzowanego tekstu
  • Tworzenie zwięzłych podsumowań danych tekstowych
  • Odkrywanie tematów i wzorów w tekście poprzez modelowanie tematów

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 przetwarzania języka naturalnego (NLP)?

  • Tokenization

    Tokenizacja to proces podziału tekstu lub zdania na poszczególne tokeny lub słowa. Jest to niezbędny krok w zadaniach NLP, ponieważ zapewnia ustrukturyzowaną reprezentację danych tekstowych, co ułatwia dalsze przetwarzanie i analizę.

  • Klasyfikacja tekstu

    Klasyfikacja tekstowa polega na przypisaniu wstępnie zdefiniowanego kategorie lub etykiety do danych tekstowych na podstawie ich treści. Ta umiejętność jest ważna w NLP w celu automatycznego kategoryzacji dużych ilości tekstu, umożliwiając efektywne wyszukiwanie informacji i organizację.

  • Analiza sentymentów

    Analiza sentymentów ma na celu określenie tonu emocjonalnego lub sentymentu wyrażonego w a Kawałek tekstu, niezależnie od tego, czy jest to pozytywne, negatywne czy neutralne. Ta umiejętność jest cenna dla zrozumienia opinii konsumentów, nastrojów mediów społecznościowych i informacji zwrotnych klientów.

  • nazwane uznanie jednostki

    Nazwane uznanie bytu polega na identyfikacji i klasyfikacji nazwanych podmiotów, takich jak nazwy, daty, daty, Lokalizacje i organizacje w tekście. Ta umiejętność pomaga wydobyć cenne informacje i relacje z nieustrukturyzowanego tekstu, pomaganie w zadaniach takich jak ekstrakcja informacji i generowanie wykresów wiedzy.

  • osadzanie słów

    osadzanie słów są wektorowymi reprezentacjami słów, które wychwytują semantyczne i relacje syntaktyczne. Ta umiejętność umożliwia kodowanie tekstu do wektorów numerycznych, ułatwiając algorytmy uczenia maszynowego w celu zrozumienia znaczenia i kontekstu słów.

  • Modelowanie językowe

    Modelowanie językowe obejmuje przewidywanie następnego słowa w sekwencji na podstawie poprzednich słów. Jest niezbędny w aplikacjach takich jak rozpoznawanie mowy, tłumaczenie maszynowe i autoczysty, ponieważ pomaga generować spójny i kontekstowo odpowiedni tekst.

  • Tłumaczenie maszynowe

    Tłumaczenie maszynowe odnosi się do automatycznego tłumaczenia tekstu tekstu lub mowa z jednego języka do drugiego. Ta umiejętność ma kluczowe znaczenie dla rozbicia barier językowych, umożliwiającym komunikację i wymianę informacji w różnych kulturach i regionach.

  • Ekstrakcja informacji

    Ekstrakcja informacji obejmuje automatyczne wyodrębnienie strukturalnych informacji z nieustrukturyzowanego tekstu. Ta umiejętność pomaga w zadaniach takich jak wyodrębnienie danych osobowych z CV, wyodrębnienie faktów z artykułów prasowych i organizowanie informacji do budowy wykresu wiedzy.

  • Podsumowanie tekstu

    Podsumowanie tekstu jest procesem kondensacji a duża ilość tekstu w krótsze i zwięzłe podsumowanie, zachowując niezbędne informacje. Ta umiejętność jest przydatna do generowania podsumowań kadry kierowniczej, zapewniając szybki przegląd długich dokumentów lub artykułów.

  • Modelowanie tematu

    Modelowanie tematu to metoda statystyczna, która identyfikuje tematy utajone w zbiorze dokumentów . Ta umiejętność pomaga odkryć ukryte wzorce i motywy w danych tekstowych, umożliwiając zadania takie jak rekomendacja treści, klaster dokumentów i analiza trendów.

  • 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 przetwarzania języka naturalnego (NLP) to be based on.

    Tokenizacja
    Zatrzymaj słowa
    Przybitka
    Lemmatyzacja
    Tagowanie części mowy
    N-gram
    Torba słów
    TF-IDF
    Algorytmy klasyfikacji tekstu
    Naiwne Bayes
    Maszyny wektorowe wsparcia
    Sieci neuronowe
    Metody analizy sentymentów
    Podejście oparte na leksykonie
    Podejście oparte na uczeniu maszynowym
    Nazwane techniki rozpoznawania bytu
    Metody oparte na regułach
    Warunkowe losowe pola
    Osadzanie słów
    Word2Vec
    Rękawica
    FastText
    Techniki modelowania języka
    Modele N-Gram
    Powtarzające się sieci neuronowe (RNN)
    Modele SEQ2SEQ
    Podejścia do tłumaczenia maszynowego
    Statystyczne tłumaczenie maszynowe
    Tłumaczenie maszynowe neuronowe
    Metody ekstrakcji informacji
    Nazwana ekstrakcja bytu
    Ekstrakcja relacji
    Algorytmy podsumowania tekstu
    Podsumowanie oparte na ekstrakcji
    Abstactive podsumowanie
    Algorytmy modelowania tematu
    Utrzymujący alokacja Dirichlet (LDA)
    Uczciwa analiza semantyczna (LSA)
    Hierarchiczny proces Dirichlet (HDP)
    Klastrowanie dokumentów

What roles can I use the Test przetwarzania języka naturalnego (NLP) for?

  • Inżynier NLP
  • Inżynier uczenia maszynowego
  • Badacz sztucznej inteligencji
  • Analityk Biznesowy
  • NLP Research Scientist

How is the Test przetwarzania języka naturalnego (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

  • Projektowanie i opracowywanie aplikacji opartych na NLP
  • Stosowanie zaawansowanych technik wstępnego przetwarzania tekstu
  • Optymalizacja modeli NLP pod kątem wydajności i skalowalności
  • Obsługa zestawów danych tekstowych na dużą skalę
  • Budowanie i wdrażanie rurociągów NLP
  • Opracowywanie algorytmów podobieństwa tekstu i grupowania
  • Poprawa dokładności modelu poprzez powiększenie danych
  • Wdrażanie modeli głębokiego uczenia się dla NLP
  • Prowadzenie czyszczenia danych i wstępnego przetwarzania zadań NLP
  • Analiza i zrozumienie funkcji językowych w tekście
Singapore government logo

Menedżerowie ds. rekrutacji mieli poczucie, że dzięki technicznym pytaniom, które zadawali podczas rozmów panelowych, byli w stanie stwierdzić, którzy kandydaci uzyskali lepsze wyniki, i odróżnić się od tych, którzy również nie uzyskali takich punktów. Oni są bardzo zadowolony z jakością kandydatów wybranych do selekcji Adaface.


85%
Zmniejszenie czasu badań przesiewowych

Test przetwarzania języka naturalnego (NLP) Często zadawane pytania

Czy mogę połączyć wiele umiejętności w jedną niestandardową ocenę?

Tak, absolutnie. Oceny niestandardowe są konfigurowane na podstawie opisu stanowiska i będą zawierać pytania dotyczące wszystkich określonych umiejętności, które określasz.

Czy masz jakieś funkcje anty-cheatingowe lub proktorowe?

Mamy następujące funkcje anty-cheatingowe:

  • Pytania o niezgodne z nich
  • Proctoring IP
  • Proctoring Web
  • Proctoring kamery internetowej
  • Wykrywanie plagiatu
  • Bezpieczna przeglądarka

Przeczytaj więcej o funkcjach Proctoring.

Jak interpretować wyniki testów?

Najważniejsze, o czym należy pamiętać, jest to, że ocena jest narzędziem eliminacyjnym, a nie narzędziem wyboru. Ocena umiejętności jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci wyeliminować kandydatów, którzy nie są technicznie zakwalifikowani do roli, nie jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci znaleźć najlepszego kandydata do tej roli. Dlatego idealnym sposobem na wykorzystanie oceny jest podjęcie decyzji o wyniku progowym (zwykle 55%, pomagamy Ci porównać) i zaprosić wszystkich kandydatów, którzy wyniki powyżej progu na następne rundy wywiadu.

Do jakiego poziomu doświadczenia mogę użyć tego testu?

Każda ocena Adaface jest dostosowana do opisu stanowiska/ idealnego kandydującego osobowości (nasi eksperci przedmiotu będą podejmować właściwe pytania dotyczące oceny z naszej biblioteki ponad 10000 pytań). Ocenę tę można dostosować do dowolnego poziomu doświadczenia.

Czy każdy kandydat otrzymuje te same pytania?

Tak, znacznie ułatwia porównanie kandydatów. Opcje pytań MCQ i kolejność pytań są losowe. Mamy funkcje anty-cheating/proctoring. W naszym planie korporacyjnym mamy również możliwość tworzenia wielu wersji tej samej oceny z pytaniami o podobnych poziomach trudności.

Jestem kandydatem. Czy mogę spróbować testu ćwiczeniowego?

Nie. Niestety, w tej chwili nie wspieramy testów ćwiczeń. Możesz jednak użyć naszych przykładowych pytań do ćwiczeń.

Jaki jest koszt korzystania z tego testu?

Możesz sprawdzić nasze Plany cenowe.

Czy mogę dostać bezpłatny proces?

Tak, możesz zarejestrować się za darmo i podgląd tego testu.

Właśnie przeniosłem się do płatnego planu. Jak mogę poprosić o ocenę niestandardową?

Oto szybki przewodnik dotyczący jak poprosić o ocenę niestandardową na Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Wypróbuj dziś najbardziej przyjazne narzędzie do oceny umiejętności.
g2 badges
Ready to use the Adaface Test online przetwarzania języka naturalnego (NLP)?
Ready to use the Adaface Test online przetwarzania języka naturalnego (NLP)?
Porozmawiaj z nami
logo
40 min tests.
No trick questions.
Accurate shortlisting.
Semestry Prywatność Przewodnik zaufania

🌎 Wybierz swój język

English Norsk Dansk Deutsche Nederlands Svenska Français Español Chinese (简体中文) Italiano Japanese (日本語) Polskie Português Russian (русский)
ada
Ada
● Online
Previous
Score: NA
Next
✖️