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NLP-Interview-Notes

自然语言处理面试全攻略与实战技巧

NLP命名实体识别信息抽取关系抽取事件抽取Github开源项目

该项目汇总了自然语言处理（NLP）领域的常见面试题和详细解析，包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析，帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外，还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法，全面助力NLP面试准备。

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介绍相关项目
awesome-nlp - 一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料
GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
awesome-nlp是一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作，保持在NLP领域的前沿，提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理，如中文、韩文、阿拉伯文等，为全球用户提供适用资源，是一个知名的NLP信息平台。
NLPer-Arsenal - NLP竞赛策略、任务教程与学习资源
GithubNLPer-ArsenalNLP竞赛会议时间学习资料开源项目算力推荐
NLP人军火库收集了丰富的NLP竞赛策略、任务教程及经验帖，涵盖文本分类和生成等任务的详细基线。包括往期和当前重点赛事信息、自媒体推荐、算力资源、主要竞赛平台和会议时间记录等。如有帮助，请star支持，并在转载时注明项目github链接，感谢对开源环境的贡献。
awesome_LLMs_interview_notes - LLMs 面试记录与回答
Apache-2.0 licenseGithubawesome_LLMs_interview_notes付费观看侵权开源项目道歉
提供LLMs大模型面试记录与回答，适合需要了解相关知识点的用户参考。由于版权问题，部分内容已下架，请访问原作付费观看。页面附有大模型训练的知乎专栏链接和Star-History图表。
machine-learning-interview - 机器学习面试系统设计学习指南
GithubLeetcodeML System DesignMachine Learning开源项目机器学习设计面试准备
本指南为准备机器学习面试的候选人提供全面的学习计划，涵盖YouTube推荐系统设计、LinkedIn信息流排名和广告点击预测等实际案例分析。通过大公司的真实面试问题，覆盖从基本的机器学习概念到深度学习和大数据的进阶主题，帮助求职者在Facebook、Amazon、Apple和Google等顶尖公司中脱颖而出。还提供详细的面试准备清单和成功案例分享，帮助求职者积累实战经验。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
nlp-journey - 深度学习和自然语言处理重要书籍与论文汇总
Deep LearningDeep Learning BookGitHubGithubTransformernlp journey开源项目
页面汇总了深度学习与自然语言处理领域的重要书籍、论文和资源，包括Transformer模型、预训练技术、分类方法、文本生成、句子相似度、问答系统和神经机器翻译等主题。提供从入门到高级的详尽资料，帮助用户了解和掌握自然语言处理技术及最新发展。
AI-Notes - 全面的AI学习资源 从理论到实践的系统指南
AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。
NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程
GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。
Data-Science-Interview-Questions-Answers - 数据科学面试问题与答案精选
Data-Science-Interview-Questions-AnswersGitHubGithub开源项目数据科学机器学习深度学习
提供全面的数据科学面试问题与答案，涵盖机器学习、深度学习、统计学、概率、Python和简历相关问题。定期更新，帮助求职者准备面试，分享行业专家经验。
NLP-progress - 追踪自然语言处理领域进展的开源项目
GithubNLP任务SOTA多语言开源项目数据集自然语言处理
这是一个开源项目，旨在追踪自然语言处理领域的最新进展。该项目涵盖了从词性标注到阅读理解等多种NLP任务，提供基准数据集和顶尖模型性能对比。它包含多语言NLP任务进展，为研究人员提供了解行业现状的重要参考。项目持续更新，反映了NLP技术的快速发展。
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