问题1:什么是文本预处理?为什么需要进行文本预处理?
答案:文本预处理是对原始文本数据进行清理和转换的过程。可以提高文本挖掘和NLP模型的效果。
问题2:什么是文本清理?常用的文本清理方法有哪些?
答案:文本清理是去除文本中的噪音和无用信息的过程。常用方法有大小写转换、标点符号过滤、数字过滤、停用词过滤等。
问题3:什么是文本拆分?常见的拆分粒度有哪些?
答案:文本拆分是将文本划分为较小的单元(词、句子、段落)的过程。常见的拆分粒度有词级、句级和段落级。
问题4:什么是词干提取?常见的词干提取方法有哪些?
答案:词干提取是获取单词的词根或词干的过程。常见方法有Porter词干算法、Lancaster词干算法等。
问题5:什么是词性标注?常见的词性有哪些?
答案:词性标注是为文本中的每个词测定其词性的过程。常见词性有名词、动词、形容词、副词等。
问题6:什么是命名实体识别?常见的命名实体有哪些?
答案:命名实体识别是识别文本中的专有名词的过程。常见的命名实体有人名、地名、机构名等。
问题7:什么是文本聚类?常用的文本聚类方法有哪些?
答案:文本聚类是将文本划分为语义相关的类别的过程。常用方法有K-Means聚类、层次聚类和DBSCAN聚类等。
问题8:什么是情感分析?常用的情感分析方法有哪些?
答案:情感分析是判断文本所表达的情绪倾向的过程。常用方法有词袋模型、LSTM等。
问题9:什么是主题模型?常用的主题模型有哪些?
答案:主题模型是自动识别文本主题或话题的模型。常用的主题模型有LDA、LSA和NMF等。
问题10:什么是自动摘要?常用的自动摘要方法有哪些?
答案:自动摘要是自动生成文本摘要的方法。常用方法有TextRank、LSA和seq2seq等。
问题11:什么是文本表示?常见的文本表示方法有哪些?
答案:文本表示是将文本转换为计算机可以处理的数字形式。常见方法有BOW、TF-IDF、Word2Vec等。
问题12:什么是词袋模型?什么是TF-IDF模型?
答案:词袋模型只考虑词的出现与否,忽略词序。TF-IDF考虑词频和逆向文件频率,可以过滤停用词。
问题13:什么是N-gram模型?常见的N值有哪些?
答案:N-gram模型利用词的组合表示文本。常见的N值有1-gram(单词)、2-gram(双词)、3-gram(三词)等。
问题14:什么是编码?常见的编码方法有哪些?
答案:编码是将符号转换为数字的过程。常见方法有One-hot编码、Label Encoder编码等。
问题15:什么是Embedding?为什么需要进行Embedding?
答案:Embedding是将高维稀疏词向量空间映射到低维密集空间的过程。可以增强词之间的语义关联,提高NLP模型的效果。
问题16:什么是NER的BIO表示法?
答案:BIO表示法将命名实体的位置信息编码为B(开始)、I(内部)、O(外部)三种标记。
问题17:什么是拼写检查?常用的拼写检查方法有哪些?
答案:拼写检查是检测文本中拼写错误的过程。常用方法有词典匹配、编辑距离等。
问题18:什么是文本去重?常用的文本去重方法有哪些?
答案:文本去重是识别并删除文本中的重复内容。常用方法有hash算法、倒排索引等。
问题19:什么是 WORDNET?有什么用?
答案:WORDNET是一个英语词典库,记录了词之间的上位关系、同义关系和其他语义关系。常用于NLP任务中。
问题20:什么是BERT?BERT有什么优点?
答案:BERT是一种Transformer编码器,利用双向语言表示进行预训练。有良好的语言表示能力,可以直接用于许多下游NLP任务。