NLP算法面经 | 腾讯 VS 美团

作者 | 曾同学 编辑 | NewBeeNLP

面试锦囊之面经分享系列，持续更新中

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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