Тест на обработку естественного языка (NLP)

Q: What topics are covered in the Тест на обработку естественного языка (NLP)?

Токенизация Текстовая классификация Анализ настроений Названное признание сущности Слово встраивание Языковое моделирование Машинный перевод Извлечение информации Текстовое суммирование Тематическое моделирование

About the test:

Онлайн-тест NLP (обработка естественного языка) использует MCQ, основанные на сценариях, для оценки кандидатов по их знаниям о концепциях и методах НЛП, таких как классификация текста, извлечение информации, анализ настроений и распознавание объектов. Тест оценивает способность кандидата применять методы НЛП к реальным проблемам и сценариям и проектированию эффективных моделей НЛП.

Covered skills:

Токенизация
Анализ настроений
Слово встраивание
Машинный перевод
Текстовое суммирование

Текстовая классификация
Названное признание сущности
Языковое моделирование
Извлечение информации
Тематическое моделирование

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

9 reasons why

Adaface Тест на обработку естественного языка (NLP) is the most accurate way to shortlist Инженер НЛПs

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Тест на обработку естественного языка (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:

Способность эффективно токенизировать текст
Навыки классификации текста по разным категориям
Возможность проанализировать настроения в тексте
Условное распознавание названных сущностей в тексте
Экспертиза в использовании вторжений слов
Условность в создании языковых моделей
Умение перевести текст с одного языка на другой
Возможность извлекать информацию из текста
Экспертиза в создании резюме текста
Умение выполнять моделирование темы

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

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

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

Это лишь небольшая выборка из нашей библиотеки из более чем более 10000 вопросов. Фактические вопросы по этому поводу Онлайн -тест обработки естественного языка (NLP) будет не подлежащим гугливым.

🧐 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: 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
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	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	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?
	Medium Word Sense Disambiguation	2 mins Natural Language Processing	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	💪 Difficulty	⌛ Time
	Hate Speech Detection Challenge Text Classification Data Imbalance	Natural Language Processing	Medium	2 mins	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.
	Identifying Fake Reviews Text Classification	Natural Language Processing	Easy	2 mins	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.
	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?
	Word Sense Disambiguation	Natural Language Processing	Medium	2 mins	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.

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

С помощью Adaface мы смогли оптимизировать первоначальный процесс отбора более чем на 75 %, высвободив драгоценное время как для менеджеров по найму, так и для нашей команды по привлечению талантов!

Brandon Lee, Глава отдела кадров, Love, Bonito

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Онлайн -тест обработки естественного языка (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 Онлайн -тест обработки естественного языка (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

Просмотреть образцы показателей

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

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

Learn more

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

About the Тест на обработку естественного языка (NLP)

Why you should use Тест на обработку естественного языка (NLP)?

The Онлайн -тест обработки естественного языка (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:

Понимание и применение методов токенизации
Реализация алгоритмов классификации текста
Анализ и интерпретация настроений в тексте
Определение и извлечение названных сущностей
Использование встроенных слов для задач естественного языка
Создание языковых моделей для генерации текста
Перевод текста между языками с использованием машинного перевода
Извлечение ценной информации из неструктурированного текста
Создание кратких резюме текстовых данных
Обнаружение тем и шаблонов в тексте через моделирование темы

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 Тест на обработку естественного языка (NLP)?

Токенизация
Токенизация - это процесс разделения текста или предложения на отдельные токены или слова. Это важный шаг в задачах NLP, поскольку он обеспечивает структурированное представление текстовых данных, что облегчает дальнейшую обработку и анализ. Категории или метки текстовых данных на основе его содержания. Этот навык важен в NLP, чтобы автоматически классифицировать большие объемы текста, что позволяет эффективному поиску информации и организации. кусок текста, будь то положительный, отрицательный или нейтральный. Этот навык полезен для понимания мнений потребителей, настроений в социальных сетях и отзывов клиентов. Места и организации, в рамках текста. Этот навык помогает извлечь ценную информацию и отношения из неструктурированного текста, помогая в таких задачах, как извлечение информации и генерация графа знаний. Синтаксические отношения. Этот навык позволяет кодировать текст в числовые векторы, облегчая алгоритмы машинного обучения, чтобы понять значение и контекст слов. на основе предыдущих слов. Это важно в таких приложениях, как распознавание речи, машинный перевод и автозаполнение, так как помогает генерировать когерентный и контекстуально соответствующий текст. или речь от одного языка на другой. Этот навык имеет решающее значение для преодоления языковых барьеров, позволяющих обмене обменом и информацией в разных культурах и регионах. Этот навык помогает в таких задачах, как извлечение личных данных из резюме, извлечение фактов из новостных статей и организации информации для построения графа знаний. Большое количество текста в более короткое и краткое резюме при сохранении существенной информации. Этот навык полезен для создания резюме руководителей, предоставляя краткий обзор длинных документов или статей. Полем Этот навык помогает обнаружить скрытые шаблоны и темы в текстовых данных, обеспечивая такие задачи, как рекомендация контента, кластеризация документов и анализ трендов.
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 Онлайн -тест обработки естественного языка (NLP) to be based on.
Токенизация
Остановить слова
Stemming
Лемматизация
Часть речи
N-граммы
Сумка слов
TF-IDF
Алгоритмы классификации текста
Наивный Байес
Поддержка векторных машин
Нейронные сети
Методы анализа настроений
Подход на основе лексиконов
Подход на основе машинного обучения
Названные методы распознавания сущности
Методы, основанные на правилах
Условные случайные поля
Слово встраивание
Word2VEC
Перчатка
Фасттекст
Методы языкового моделирования
N-граммовые модели
Повторяющиеся нейронные сети (RNN)
SEQ2SEQ модели
Машинный перевод подходит
Статистический машинный перевод
Нейронная машина перевод
Методы извлечения информации
Названное извлечение сущности
Извлечение отношений
Алгоритмы текста
Суммизация на основе экстракции
Абстрактное суммирование
Алгоритмы моделирования тем
Скрытое распределение дирихлета (LDA)
Скрытый семантический анализ (LSA)
Иерархический процесс дирихлета (HDP)
Кластеризация документов

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

What roles can I use the Тест на обработку естественного языка (NLP) for?

Инженер НЛП
Инженер машинного обучения
Исследователь искусственного интеллекта
Бизнес-аналитик
НЛП -исследователь

How is the Тест на обработку естественного языка (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

Проектирование и разработка приложений на основе НЛП
Применение расширенных методов для предварительной обработки текста
Оптимизация моделей НЛП для производительности и масштабируемости
Обработка крупномасштабных текстовых наборов данных
Строительство и развертывание трубопроводов NLP
Разработка алгоритмов для сходства текста и кластеризации
Повышение точности модели за счет увеличения данных
Реализация моделей глубокого обучения для НЛП
Очистка и предварительная обработка данных для задач NLP
Анализ и понимание лингвистических особенностей в тексте

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Менеджеры по найму чувствовали, что с помощью технических вопросов, которые они задавали во время групповых собеседований, они могли определить, какие кандидаты имеют более высокие баллы, и отличиться от тех, кто не набрал таких же баллов. Они есть очень доволен с качеством кандидатов, включенных в шорт-лист отбора Adaface.

85%

Сокращение времени проверки

Просмотреть полный пример исследования

Тест на обработку естественного языка (NLP) Часто задаваемые вопросы

Могу ли я объединить несколько навыков в одну пользовательскую оценку?

Да, конечно. Пользовательские оценки настроены на основе вашей должности и будут включать вопросы по всем необходимым навыкам, которые вы указываете.

Есть ли у вас какие-либо функции против Chating или Proctoring?

У нас есть следующие функции антихиализации:

Необъемлющие вопросы
IP Proctoring
Веб -прокторинг
Веб -камера Proctoring
Обнаружение плагиата
Безопасный браузер

Узнайте больше о функциях Proctoring.

Как мне интерпретировать результаты тестов?

Основная вещь, которую нужно помнить, это то, что оценка - это инструмент устранения, а не инструмент отбора. Оценка навыков оптимизирована, чтобы помочь вам устранить кандидатов, которые технически не имеют квалификации для этой роли, она не оптимизирована, чтобы помочь вам найти лучшего кандидата на роль. Таким образом, идеальный способ использования оценки - определить пороговый балл (обычно 55%, мы помогаем вам сравнить) и пригласить всех кандидатов, которые забивают выше порога для следующих раундов интервью.

На каком уровне опыта я могу использовать этот тест?

Каждая оценка Adaface настроена на ваш инструкции/ Идеальный кандидат (наши эксперты по предметам выберут правильные вопросы для вашей оценки из нашей библиотеки из 10000+ вопросов). Эта оценка может быть настроена для любого уровня опыта.

Каждый кандидат получает одинаковые вопросы?

Да, вам намного проще сравнить кандидатов. Варианты для вопросов MCQ и порядок вопросов рандомизированы. У нас есть против Chating/Proctoring. В нашем плане предприятия у нас также есть возможность создать несколько версий одной и той же оценки с вопросами аналогичных уровней сложности.