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

Python-AI - 深度学习100例：机器学习与自然语言处理实用案例

GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理

《深度学习100例》开源项目现已开放，提供代码和数据资源，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题，并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章，最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈，获取最新技术资源和实战经验。

DeepLearing-Interview-Awesome-2024 - 2024深度学习面试题与资源汇总

DeepLearning-Interview-Awesome-2024Github大模型开源项目深度学习算法面试计算机视觉

该项目涵盖大模型、计算机视觉、深度学习基础与框架、行业应用等六大专题，提供最新的面试题目总结与详细解析。本指南通过高频面试题和学术创新思考的汇总，帮助学习者和求职者为2024年深度学习算法职位做好准备。项目内容持续更新，紧跟科技发展趋势。

GPTInterviewer - 通过生成式AI定制面试问题，提高面试准备效果

AI InterviewerGithub互动体验开源项目生成式AI自定义问题面试准备

AI Interviewer利用生成式AI技术，为用户提供个性化的模拟面试体验。通过分析上传的简历和工作描述，生成量身定制的问题，帮助提升面试技能。无论是技术、沟通还是适应能力，AI Interviewer都能辅助进行全面的面试准备，还支持聊天和语音交互方式，提升面试成功率。

mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架

GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型

MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库，支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型，通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库，并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理，非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。

spark-nlp-workshop - Python和Scala自然语言处理实践资源

GithubPythonScalaSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理

Spark NLP Workshop是一个开源项目，提供丰富的Jupyter笔记本和教程，展示如何在Python和Scala中使用Spark NLP进行自然语言处理。项目涵盖注释、评估和训练等方面，并包含适用于不同开发环境的Databricks笔记本。此资源库支持本地和Google Colab环境的简易设置，为数据科学家和开发者提供了实用的NLP工具和示例。

dl_note - 深度学习全栈指南从计算机视觉到大语言模型

GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络

dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。

nlu - 强大而简洁的自然语言处理Python库

GithubNLUPython库Spark NLP开源项目自然语言处理预训练模型

NLU是一款功能丰富的Python库，整合了1000多个预训练模型，支持100多种语言的文本挖掘任务。该库将复杂的NLP任务简化为单行代码操作，大大提高了文本分析的效率。NLU兼容多种数据格式，包括Pandas、Spark和Modin等数据框架，以及numpy数组和字符串列表。从词嵌入到情感分析、命名实体识别，NLU提供了全面的NLP功能，是自然语言处理领域的重要工具。

spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库

Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库，提供高效且准确的自然语言处理注释，支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型，支持 200 多种语言，涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型，支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。

tweetnlp - 社交媒体文本分析的全能NLP工具集

GithubTweetNLP开源项目数据集模型社交媒体自然语言处理

TweetNLP是一个专注于社交媒体分析的Python库，为Twitter等平台提供全面的文本分析功能。该库集成了多项先进的自然语言处理技术，包括情感分析、表情预测、命名实体识别等。TweetNLP还支持主题分类、讽刺检测、仇恨言论识别和情感识别等多种任务，为社交媒体研究和应用开发提供了强大而灵活的工具集。

data-science-interviews - 开源数据科学面试题库及答案集合

DataTalks.ClubGitHub项目Github开源协作开源项目数据科学面试问题

data-science-interviews是一个开源的数据科学面试问题和答案集合。项目涵盖理论知识、技术能力和概率等多个方面，内容由社区共同维护。用户可以贡献新的问题答案或改进现有内容。此外，项目还提供其他相关资源链接。这一资源旨在帮助数据科学从业者和求职者准备面试，提升专业能力。

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