38个以上最常被问到的NLP面试问题与答案2025年3月17日 | 阅读16分钟 1) NLP的全称是什么？/ 什么是自然语言处理？NLP 代表 “自然语言处理”(Natural Language Processing)。NLP 是计算机科学的一个领域，处理计算机系统与人类之间的通信。这项技术使用人工智能和机器学习来创建自动化软件，帮助理解人类口语并从音频中收集的数据中提取有用信息。 NLP 中使用的技术允许计算机系统以自然语言的形式处理和解释数据。它设计算法，通过应用机器学习算法，从音频或文本格式的大型数据集中提取意义。换句话说，我们可以说 NLP 是一种软件，它使用人工智能和机器学习算法来理解自然语言或人类阅读和书写语言的方式，并从此类数据中提取所需信息。 2) 自然语言处理(NLP)有哪些现实生活中的应用/真实世界的例子？NLP 或自然语言处理的一些现实生活应用如下 拼写/语法检查应用： 拼写和语法检查应用是自然语言处理的现实生活例子。这些应用主要用于移动应用和网站，帮助用户纠正输入文本中的语法错误，它们依赖于NLP算法。它们还会推荐用户可能想输入的最佳替代词。这之所以可能，是因为后台使用了特定的NLP模型。 谷歌翻译： 谷歌翻译是自然语言处理最著名的应用。使用它，你可以将书面或口语句子转换成任何语言。你还可以使用谷歌翻译获取一个词的正确发音和含义。谷歌翻译应用使用了一些先进的自然语言处理技术，来提供句子到各种语言的翻译。 聊天机器人应用： 聊天机器人应用提供了更好的客户支持服务。许多网站和公司使用它来通过这些虚拟机器人提供客户支持，这些机器人与用户聊天并解决他们的问题。许多公司使用聊天机器人提供24/7服务，以解决客户的基本查询。通常，它会过滤掉不需要与公司客户主管互动的基础问题。这让客户感觉客户支持团队迅速响应了他们。如果聊天机器人无法解决用户的任何查询，它会在继续与客户互动的同时，将问题转交给支持团队。聊天机器人还使公司能够与客户建立融洽的关系。所有这些都只因为自然语言处理才成为可能。 3) 最常用的NLP（自然语言处理）术语有哪些？以下是最常用的NLP（自然语言处理）术语列表
4) 最常用的NLP（自然语言处理）术语有哪些？以下是最常用的NLP（自然语言处理）术语列表
5) 自然语言处理的一些主要组成部分是什么？以下是自然语言处理的一些主要组成部分列表 实体提取 (Entity extraction)： 它用于对句子进行分段，以识别和提取实体，例如人（真实的或虚构的）、组织、地理位置、事件等。85 语用分析 (Pragmatic analysis)： 语用分析从输入文本中提取信息。它是数据提取过程的一部分。 句法分析 (Syntactic analysis)： 句法分析用于确定单词的正确顺序。 6) 您如何理解NLP或自然语言处理中的依存句法分析？在自然语言处理中，依存句法分析是为句子分配句法结构并识别其依存关系的过程。这是理解句法结构中“核心”词之间相互关系的重要过程。因此，它也被称为句法分析。 如果存在多个具有多个依存分析的句子，依存句法分析的过程会变得有点复杂。多个解析树被称为歧义。依存句法分析的主要任务是解决这些歧义，以有效地为句子分配句法结构。除了句法结构化，它还用于语义分析。 7) 自然语言处理最常见的一些使用领域是什么？以下是自然语言处理最常见的一些使用领域列表
自然语言处理的一些现实生活例子有聊天机器人、iOS Siri、谷歌助手、亚马逊Echo、拼写和语法检查应用以及谷歌翻译。 8) 您如何理解自然语言处理中的NLTK？在自然语言处理中，NLTK代表自然语言工具包（Natural Language Toolkit）。它是一个Python库，用于处理人类口语数据。NLTK方便开发者应用解析、分词、词形还原、词干提取等技术来理解自然语言。它还用于文本分类、解析语言结构、分析文档等。 以下是NLTK包中常用于NLP的一些库的列表
9) TF-IDF的用途是什么？为什么在自然语言处理中使用它？在自然语言处理中，tf-idf、TF-IDF或TFIDF代表词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency）。它是一种数值统计，用于指定一个词对于一个文档在一个集合中或一个集合中的重要性。 10) 形式语言和自然语言有什么区别？形式语言和自然语言之间的主要区别在于，形式语言是字符串的集合。每个字符串包含来自一个称为字母表的有限集合的符号。另一方面，自然语言是人类用来交谈的语言。这与形式语言完全不同，因为它包含词语片段和停顿词，如uh、um等。 11) 用于训练NLP模型的工具有哪些？用于训练NLP模型的最常用工具是NLTK、spaCy、PyTorch-NLP、openNLP等。 12) 你对信息提取有什么理解？信息提取的各种模型有哪些？在自然语言处理中，信息提取是一种从非结构化来源自动提取结构化信息以获得有用信息的技术。它提取的信息包括实体的属性、不同实体之间的关系等。 以下是自然语言处理中各种信息提取模型的列表
13) 自然语言处理中的停用词是什么？在自然语言处理中，停用词被认为是搜索引擎的无用数据。它包括像冠词、介词、was、were、is、am、the、a、an、how、why等词。自然语言处理中使用的算法会消除停用词，以理解和分析句子的含义。消除停用词是搜索引擎处理数据最重要的任务之一。 软件开发者设计搜索引擎的算法，使其忽略停用词的使用，只显示与查询相关的搜索结果。 14) 自然语言处理中的词袋模型是什么？词袋模型（Bag of Words）是自然语言处理中一种常用的模型，它依赖于词频或出现次数来训练分类器。该模型为文档或句子创建一个出现矩阵，而不依赖于它们的语法结构或词序。 15) 你对语义分析有什么理解？用于语义分析的技术有哪些？语义分析是让机器理解文本含义的过程。它使用多种算法来解释句子中的单词。它也用于理解句子的结构。 以下是用于语义分析的技术 命名实体识别： 该技术用于指定信息检索的过程，有助于识别实体，如人名、组织、地点、时间、情感等。 自然语言生成： 该技术指定了软件用于将结构化数据转换为人类口语的过程。通过使用自然语言生成，组织可以为定制报告自动化内容。 词义消歧： 该技术用于识别一个词在不同句子中使用的意义。 16) NLP中的语用歧义是什么？语用歧义用于指代具有多个含义的词语，并且它们可以根据上下文在任何句子中使用。在语用歧义中，词语有多种解释。 当词语的含义不具体时，就会出现语用歧义。例如，如果一个词语有不同的含义。由于语用歧义，一个句子可以有多种解释。有时，我们会遇到一些句子，其中的词语有多种含义，使得句子可以有多种解释。 17) 什么是潜在语义索引（LSI）？这项技术有什么用？LSI或潜在语义索引是自然语言处理中使用的一种数学技术。该技术用于提高信息检索过程的准确性。LSI算法旨在让机器检测语义之间的潜在关联。 机器生成各种概念以增强信息理解。用于信息理解的技术称为奇异值分解。它主要用于处理静态和非结构化数据。这是识别组件并根据其类型进行分组的最佳模型之一。 潜在语义索引或LSI基于一个原则，即在相似的上下文中使用时，词语具有相似的含义。计算LSI模型比其他模型慢，但它们可以改善文本或文档的分析和理解。 18) 您如何理解自然语言处理中的MLM？在自然语言处理中，MLM是一个术语，代表掩码语言模型（Masked Language Model）。它通过从损坏的输入中获取输出来帮助学习者理解下游任务中的深层表示。 这个模型主要用于预测句子中使用的词语。 19) 在NLP中，最常用的降低数据维度模型有哪些？在NLP中最常用的降低数据维度的模型是TF-IDF、Word2vec/Glove、LSI、主题建模、Elmo嵌入等。 20) 什么是自然语言处理中的词形还原？词形还原（Lemmatization）是使用词汇表和词形分析来正确处理事物的过程。它主要用于仅移除屈折词尾，并返回词语的基本或字典形式，称为词元（lemma）。这就像修剪胡须或刮脸以恢复脸部的原始形状一样。 例如： girl's = girl, bikes = bike, leaders = leader 等。 因此，词形还原的主要任务是识别并返回句子的词根或原始词，以探索各种附加信息。 21) 什么是自然语言处理中的词干提取？词干提取（Stemming）是通过去除词缀来提取词语基本形式的过程。这就像把树的枝干砍到只剩下树干一样。 例如： 经过词干提取后，go, goes, 和 going 这些词都会变成 'go'。 搜索引擎使用词干提取来为单词建立索引。这使得它们只需要存储词干，而不是存储一个词的所有形式。通过使用词干提取，搜索引擎减少了索引的大小并提高了检索准确性。 22) 在NLP中，词干提取和词形还原有什么区别？词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）都是自然语言处理中使用的文本规范化技术。两者都用于为进一步处理准备文本、单词和文档。它们看起来是非常相似的技术，但它们之间存在相当大的差异。让我们看看它们之间的主要区别
23) 哪些NLP技术使用词汇知识库来获取单词的正确基本形式？使用词汇知识库来获取单词正确基本形式的NLP技术是词形还原和词干提取。 24) 自然语言处理中的分词是什么？在自然语言处理中，分词（tokenization）是一种将文本分割成各种标记（token）的方法。这些标记是词语的形式，就像词语构成句子一样。在NLP中，计算机程序处理大量的自然语言数据。这些大量的自然语言数据必须被切割成更短的形式。因此，分词是NLP中一个重要的步骤，它将文本切割成最小的单元以进行进一步处理。 25) NLP中有哪些常用的开源库？NLP中一些流行的开源库有NLTK (Natural Language ToolKit), SciKit Learn, Textblob, CoreNLP, spaCY, Gensim等。 26) NLP和NLU之间的主要区别是什么？以下是NLP和NLU之间的主要区别列表
27) NLP（自然语言处理）和CI（对话式界面）之间的主要区别是什么？以下是NLP（自然语言处理）和CI（对话式界面）之间的主要区别列表
28) 你如何理解语用分析？语用分析是自然语言处理中使用的一项重要任务，用于解释给定文档之外的知识。它主要用于探索语言中文档或文本的不同方面。它需要对现实世界有全面的了解，才能使软件应用程序能够对现实世界的数据进行批判性解释，以了解句子和单词的实际含义。 例如，看下面这个句子 ‘你知道现在几点了吗？’ 这个句子可以用来询问时间，也可以用来对某人大喊，让他们注意时间。这完全取决于使用这个句子的上下文。 29) 市场上最好的开源NLP工具有哪些？市场上一些最好的开源NLP工具是
30) 你如何区分人工智能、机器学习和自然语言处理？以下是人工智能、机器学习和自然语言处理之间的主要区别
31) 你对词性标注有什么理解？词性标注的全称是Parts of speech tagging。它通常被称为POS tagging。根据上下文，它指定了一个识别文档中特定单词并将其归类为词性的过程。 词性标注也称为语法标注，因为它涉及理解语法结构并识别相应的成分。这是一个非常复杂的过程，因为同一个词根据情况和句子结构可以是不同的词性。 32) 自然语言处理中的NES是什么？它为什么被使用？NES是Name Entity Recognition（命名实体识别）的缩写。它在自然语言处理中使用，并且通常被称为NER。它是在文本文档中识别特定实体的过程，这些实体信息更丰富并具有独特的上下文。它包括地点、人物、组织等。识别后，它会提取这些实体并将其分类到不同的预定义类别下。之后，这一步有助于信息提取。 33) 自然语言处理中的解析是什么？NLP中使用了哪些不同类型的解析？解析（Parsing）是一种根据句子的句法结构自动分析句子的技术或方法。 以下是自然语言处理中使用的不同类型解析的列表 依存句法分析 / 句法分析： 依存句法分析也称为句法分析。它识别句子的依存关系分析，并为句子分配一个句法结构。它主要关注不同词语之间的关系。 语义分析： 语义分析是将自然语言转换为计算机可以理解和处理的机器语言的方法。 成分句法分析： 成分句法分析是一种特定的解析方法，其中句子的划分被分为子部分或成分。它主要用于从句子的成分中提取基于成分的解析树。 浅层句法分析 / 轻量级解析： 浅层句法分析也称为轻量级解析和分块。它识别句子的成分，然后将它们链接到不同的语法意义组。 34) NLP中的语言建模是什么？在自然语言处理中，语言建模是创建一个词序列的概率分布。它为该序列中存在的所有词提供概率。 35) NLP中的主题建模是什么？在NLP中，主题建模是在一个文档或一组文档中发现抽象主题，以找到隐藏的语义结构。 36) 依存句法分析和浅层句法分析之间的主要区别是什么？依存句法分析和浅层句法分析之间的主要区别在于，依存句法分析是找到所有不同词语之间关系的过程。另一方面，浅层句法分析是解析选定的有限部分信息。 37) 您如何理解NLP中的语用歧义？在自然语言处理中，语用歧义指定了一个词或一个句子的多种描述。当句子的词可能有不同的含义，且句子的正确含义不清楚时，就会发生这种情况。在这种情况下，机器很难理解一个句子的含义，从而导致语用歧义。 例如，看下面这个句子 “你饿了吗？” 上面的句子可能是一个通常的提问，也可能是一种正式提供食物的方式。 38) 解决NLP问题的步骤有哪些？以下是用于解决NLP问题的步骤列表
39) NLP中的噪声消除是什么？为什么使用它？噪声消除是NLP技术之一。顾名思义，它用于从句子中删除不必要的文本片段。 |
我们请求您订阅我们的新闻通讯以获取最新更新。
我们提供所有技术（如 Java 教程、Android、Java 框架）的教程和面试问题
G-13, 2nd Floor, Sec-3, Noida, UP, 201301, India
Python
Java
JavaScript
SQL
C
C++
HTML
CSS
React
Node.js
Spring Boot
C#
PHP
MySQL
MongoDB
AI
ML
DSA
DBMS
OS
Aptitude
Reasoning