Why you should use Natural Language Processing (NLP) Test?

The Natural Language Processing (NLP) online -test 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: Förståelse och tillämpa tokeniseringstekniker Implementering av textklassificeringsalgoritmer Analysera och tolka känslan i text Identifiera och extrahera namngivna enheter Använda ordinbäddningar för naturliga språkuppgifter Byggande språkmodeller för textgenerering Översättning av text mellan språk med maskinöversättning Extrahera värdefull information från ostrukturerad text Skapa kortfattade sammanfattningar av textdata Upptäck ämnen och mönster i text genom ämnesmodellering

Natural Language Processing (NLP) Test

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

Tokenisering Textklassificering Känsla analys Namngivna enheter erkännande Ordinbäddningar Språkmodellering Maskinöversättning Informationsutdrag Textöversiktning Ämnesmodellering

About the test:

NLP (Natural Language Processing) Online Test använder scenariobaserade MCQ: er för att utvärdera kandidater om deras kunskap om NLP-koncept och tekniker, såsom textklassificering, informationsutvinning, sentimentanalys och namngivna enhetsigenkänning. Testet utvärderar en kandidats förmåga att tillämpa NLP-tekniker på verkliga problem och scenarier och utforma effektiva NLP-modeller.

Covered skills:

Tokenisering
Känsla analys
Ordinbäddningar
Maskinöversättning
Textöversiktning

Textklassificering
Namngivna enheter erkännande
Språkmodellering
Informationsutdrag
Ämnesmodellering

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

Adaface Natural Language Processing (NLP) Assessment Test is the most accurate way to shortlist NLP -ingenjörs

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Natural Language Processing (NLP) Test 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:

Förmåga att tokenisera text effektivt
Färdighet i att klassificera text i olika kategorier
Förmåga att analysera känsla i text
Kunskaper i att känna igen namngivna enheter i text
Expertis i att använda ordinbäddningar
Kunskaper i att bygga språkmodeller
Färdighet i att översätta text från ett språk till ett annat
Möjlighet att extrahera information från text
Kompetens för att generera textöversikt
Färdighet i att utföra ämnesmodellering

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Dessa är bara ett litet urval från vårt bibliotek med 10 000+ frågor. De faktiska frågorna om detta Natural Language Processing (NLP) online -test kommer att vara icke-googleable.

🧐 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

Med Adaface kunde vi optimera vår initiala screeningprocess med uppemot 75 %, vilket frigjorde dyrbar tid för både anställande chefer och vårt team för att förvärva talang!

Brandon Lee, Chef för människor, Love, Bonito

Try practice test

Start 14-day free trial

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.

Science behind Adaface tests

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 & benchmarks

Visa exempelskort

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Visa exempelskort

About the Natural Language Processing (NLP) Online Test

Why you should use Pre-employment Natural Language Processing (NLP) Test?

The Natural Language Processing (NLP) online -test 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:

Förståelse och tillämpa tokeniseringstekniker
Implementering av textklassificeringsalgoritmer
Analysera och tolka känslan i text
Identifiera och extrahera namngivna enheter
Använda ordinbäddningar för naturliga språkuppgifter
Byggande språkmodeller för textgenerering
Översättning av text mellan språk med maskinöversättning
Extrahera värdefull information från ostrukturerad text
Skapa kortfattade sammanfattningar av textdata
Upptäck ämnen och mönster i text genom ämnesmodellering

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 Natural Language Processing (NLP) Test?

tokenisering
tokenisering är processen att dela upp en text eller mening i enskilda symboler eller ord. Det är ett väsentligt steg i NLP-uppgifter eftersom det ger en strukturerad representation av textdata, vilket gör det enklare för ytterligare bearbetning och analys.
Textklassificering
Textklassificering innebär att tilldela fördefinierad fördefinierad Kategorier eller etiketter till textdata baserat på dess innehåll. Denna färdighet är viktig i NLP för att automatiskt kategorisera stora volymer text, vilket möjliggör effektiv informationshämtning och organisation.
Sentimentanalys
Sentimentanalys syftar till att bestämma den känslomässiga tonen eller känslan uttryckt i ett textstycke, vare sig det är positivt, negativt eller neutralt. Denna färdighet är värdefull för att förstå konsumenternas åsikter, sociala medier och kundåterkoppling.
Namngiven enhetsigenkänning
Namnet enhetsigenkänning innebär att identifiera och klassificera namngivna enheter, till exempel namn, datum, platser och organisationer, inom en text. Denna färdighet hjälper till att extrahera värdefull information och relationer från ostrukturerad text, hjälpa till i uppgifter som informationsutvinning och kunskapsgrafgenerering.
Ord inbäddningar
ordinbäddningar är vektorrepresentationer av ord som fångar semantiska och syntaktiska relationer. Denna färdighet gör det möjligt för kodning av text till numeriska vektorer, vilket underlättar maskininlärningsalgoritmer att förstå betydelsen och sammanhanget för ord.
Språkmodellering
Språkmodellering innebär att du förutsäger nästa ord i en sekvens baserat på de tidigare orden. Det är viktigt i applikationer som taligenkänning, maskinöversättning och autokomplett, eftersom det hjälper till att generera sammanhängande och kontextuellt lämplig text.
Maskinöversättning
Maskinöversättning hänvisar till automatisk översättning av text eller tal från ett språk till ett annat. Denna färdighet är avgörande för att bryta ner språkbarriärer, vilket möjliggör kommunikation och informationsutbyte mellan olika kulturer och regioner.
Informationsutvinning
Informationsutvinning involverar automatiskt extrahering av strukturerad information från ostrukturerad text. Denna färdighet hjälper till att extrahera personliga uppgifter från CV, extrahera fakta från nyhetsartiklar och organisera information för kunskapsgrafkonstruktion.
Textöversiktighet
Textöversikt är processen för att kondensera en Stor mängd text till en kortare och kortfattad sammanfattning samtidigt som du bevarar den väsentliga informationen. Denna färdighet är användbar för att generera verkställande sammanfattningar, vilket ger en snabb översikt över långa dokument eller artiklar.
Ämnesmodellering
Ämnesmodellering är en statistisk metod som identifierar latent ämnen inom en samling dokument . Denna färdighet hjälper till att upptäcka dolda mönster och teman i textdata, vilket möjliggör uppgifter som innehållsrekommendation, dokumentkluster och trendanalys.
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 Natural Language Processing (NLP) online -test to be based on.
Tokenisering
STOPP ORD
Härdning
Lemmatisering
Del-av-tal-tagging
N-gram
Påsar
Tf-idf
Textklassificeringsalgoritmer
Naive Bayes
Supportvektormaskiner
Neurala nätverk
Sentimentanalysmetoder
Lexikonbaserad strategi
Maskininlärningsbaserad strategi
Namngivna enheter för enhetens erkännande
Regelbaserade metoder
Villkorade slumpmässiga fält
Ordinbäddningar
Word2vec
Handske
Fasttext
Språkmodelleringstekniker
N-gram modeller
Återkommande neurala nätverk (RNN)
SEQ2SEQ -modeller
Maskinöversättningssätt
Statistisk maskinöversättning
Nervmaskinöversättning
Informationsutvinningsmetoder
Namngiven enhetsextraktion
Relation extraktion
Textöversiktsalgoritmer
Extraktionsbaserad sammanfattning
Abstraktiv sammanfattning
Ämnesmodelleringsalgoritmer
Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Latent semantisk analys (LSA)
Hierarkisk Dirichlet Process (HDP)
Dokumentkluster

Try practice test

Start 14-day free trial

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

NLP -ingenjör
Maskininlärningsingenjör
Forskare för konstgjord intelligens
Affärsanalytiker
NLP -forskare

How is the Natural Language Processing (NLP) Test 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

Designa och utveckla NLP-baserade applikationer
Tillämpa avancerade tekniker för förbehandling av text
Optimera NLP -modeller för prestanda och skalbarhet
Hantera storskaliga textdatasätt
Bygga och distribuera NLP -rörledningar
Utveckla algoritmer för textlikhet och kluster
Förbättra modellnoggrannheten genom dataförstärkning
Implementera djupa inlärningsmodeller för NLP
Utföra datarengöring och förbehandling för NLP -uppgifter
Analysera och förstå språkliga funktioner i text

Preview this test

Visa exempelskort

De anställande cheferna upplevde att de genom de tekniska frågorna som de ställde under panelintervjuerna kunde berätta vilka kandidater som hade bättre poäng och särskiljde sig med de som inte fick lika bra poäng. Dom är mycket nöjd med kvaliteten på de kandidater som nominerades med Adaface-screeningen.

85%

minskning av screeningstiden

Visa hela fallstudien

Natural Language Processing (NLP) Hiring Test Vanliga frågor

Kan jag kombinera flera färdigheter till en anpassad bedömning?

Ja absolut. Anpassade bedömningar ställs in baserat på din arbetsbeskrivning och kommer att innehålla frågor om alla måste-ha färdigheter du anger.

Har du några anti-cheating eller proctoring-funktioner på plats?

Vi har följande anti-cheating-funktioner på plats:

Icke-Googleable-frågor
IP -proctoring
webbproctoring
webbkamera proctoring
Detektion av plagiering
säker webbläsare

Läs mer om proctoring -funktionerna.

Hur tolkar jag testresultat?

Det främsta att tänka på är att en bedömning är ett eliminationsverktyg, inte ett urvalsverktyg. En kompetensbedömning är optimerad för att hjälpa dig att eliminera kandidater som inte är tekniskt kvalificerade för rollen, den är inte optimerad för att hjälpa dig hitta den bästa kandidaten för rollen. Så det ideala sättet att använda en bedömning är att bestämma en tröskelpoäng (vanligtvis 55%, vi hjälper dig att jämföra) och bjuda in alla kandidater som gör poäng över tröskeln för nästa intervjurundor.

Vilken erfarenhetsnivå kan jag använda detta test för?

Varje AdaFace -bedömning anpassas till din arbetsbeskrivning/ idealisk kandidatperson (våra ämnesexperter kommer att välja rätt frågor för din bedömning från vårt bibliotek med 10000+ frågor). Denna bedömning kan anpassas för alla erfarenhetsnivåer.

Får varje kandidat samma frågor?

Ja, det gör det mycket lättare för dig att jämföra kandidater. Alternativ för MCQ -frågor och ordningen på frågor randomiseras. Vi har anti-cheating/proctoring -funktioner på plats. I vår företagsplan har vi också möjlighet att skapa flera versioner av samma bedömning med frågor om liknande svårighetsnivåer.

Jag är kandidat. Kan jag prova ett träningstest?

Nej. Tyvärr stöder vi inte övningstester just nu. Du kan dock använda våra exempelfrågor för övning.

Vad är kostnaden för att använda detta test?

Du kan kolla in våra prisplaner.

Kan jag få en gratis provperiod?

Plattformen är helt självbetjänande, så här är ett sätt att gå vidare:

Du kan registrera dig gratis för att få en känsla för hur det fungerar.
Den kostnadsfria provperioden inkluderar en provbedömning (Java/JavaScript) som du hittar i din instrumentpanel när du registrerar dig. Du kan använda den för att granska kvaliteten på frågorna och kandidaternas upplevelse av ett konversationstest på Adaface.
För att granska kvaliteten på frågorna kan du också granska våra offentliga frågor för 50+ färdigheter här.
När du är övertygad om att du vill testa det med riktiga bedömningar och kandidater kan du välja en plan enligt dina krav.