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  • NLP算法面经 | 腾讯 VS 美团


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    作者 | 曾同学

    编辑 | NewBeeNLP

    面试锦囊之面经分享系列,持续更新中 0333758efbda13b8d7ef7c6cd00e073c.png

    后台回复『面试』加入讨论组交流噢 23915e4199c95d9dca8a6e85b10f72da.png

    lz从3月初脚因打球扭伤了开始,投递简历,接二连三的面试鞭尸又面试,昨天才终于上岸了,分享经验~

    腾讯PCG看点(已OC)

    一面
    • 自我介绍

    • 项目介绍

    • 项目改进优化的点,怎么导入图谱知识加强实体表征

    • 反问

    一面面试官人特好,而且很随和,没有八股文没有code,总体面试体验很棒,大概面了45分钟

    二面
    • 自我介绍

    • 项目介绍(很详细,从预训练语料到loss,然后到应用场景,模型上线细节,评测,全讲了一遍)

    • loss设计 triplet loss和交叉熵loss各自的优缺点,怎么选择

    • 介绍一下attention机制

    • 介绍一下ernie模型

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/133820376
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