面经 | NLP算法岗（拼多多）
体验总结
a. 两面技术面 + 一面HR面
b. 工作作息为11-11-6，中午11点上班，晚上11点下班，一周工作六天。但据师兄说包含午休两个小时，而且可以在晚11点前下班。
c. 以下答案为面经提供者的回答，欢迎留言讨论
一面
- 自我介绍+项目
- 归一化有几种方式
- 过拟合的解决方法
- 决策树剪枝方式
- 情景题：
为用户的Query打标签，有层级的标签，例如教师节礼物（礼品、文具之类的）该如何处理？
- 构建方法：
- 决策树，对每一个二分类，层次化softMax，构造正负对+合叶损失
- 评估方法：
- 数据集交叉验证、上线后用户评测
- 模型未能覆盖的实例如何解决：
- 同语言机器翻译，把冷门query转化为言简意赅的query
- 针对用户query对标签树进行重构
- 构建方法：
- 编程题：
- 已知中序前序重构二叉树
二面
- 自我介绍+项目
- 项目中的评价标准是什么？
- accuracy和precision、recall一样吗？
- AUC的解释
- AUC(Area under Curve)：Roc曲线下的面积，介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。
- AUC值是一个概率值，随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值，AUC值越大，当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，从而能够更好地分类。
- 了解哪些损失函数？有什么区别？
- LSTM结构图，LSTM怎么解决梯度消失的? 梯度消失还有哪些解决方法
- 介绍word2vec
- 编程题：
- 给定一个长度为n+1的数组，里面有n个数字，找出重复的那个数字，时间复杂度o(n)
HR面
- 自我介绍
- 还投了什么公司？拿到了几家offer
- 常规谈话
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原始发表：2020-06-22，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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