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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-interview-questions - 全面技术面试题库 涵盖主流编程语言与技术
Github开源项目技术面试操作系统数据库框架算法编程语言
该项目收集整理了涵盖前端、后端、移动开发、数据库、算法和系统设计等多个技术领域的面试题库。内容全面且分类清晰,可作为求职者备战面试和面试官设计问题的重要参考资源。项目按技术领域组织内容,便于用户快速定位所需信息。
tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程
BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝
此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细，基于e-Book中的理论，涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习，无需额外安装Python。该项目持续更新，提供最新的自然语言处理技术和代码示例。
Interview Prep AI - 智能模拟面试系统为求职者提升面试技能
AI工具AI模拟面试Interview Prep AI人工智能求职技巧面试准备
Interview Prep AI是一款智能面试准备工具，通过模拟真实面试场景帮助求职者提升技能。用户上传简历并填写基本信息后，可进行多轮模拟面试练习，获得即时反馈。该平台注重隐私保护，不存储用户数据。Interview Prep AI提供专业的面试辅导，帮助用户应对压力、完善回答技巧，为真实面试做好充分准备。
Interview Prep Now - 全方位AI辅助求职面试备战工具
AI工具STAR方法求职简历行为问题面试准备
Interview Prep Now提供全面的求职面试准备服务。主要功能包括AI辅助简历优化、STAR法则面试指导和行为问题视频练习。网站还整合了公司评价、职位信息和薪资数据等资源。求职者可通过系统化准备提升面试技能，增强自信，从而提高获得理想工作的机会。
JioNLP - 中文自然语言处理预处理与解析工具包
GithubJioNLPLLMMELLMNLPPython开源项目
JioNLP 是一个专为自然语言处理开发者设计的工具包，提供高效的预处理和解析功能。功能包括车牌号解析、时间语义解析、关键短语抽取、文本清理和数据增强。还包含 MELLM 算法，用于评估大语言模型。安装 JioNLP 后，开发者可以快速上手，提升其 NLP 研究和应用效果。
Large-Language-Model-Notebooks-Course - 提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验
GithubHugging FaceLangChainLarge Language ModelsOpenAI开源项目项目
该课程为学习者提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验。内容覆盖从聊天机器人、代码生成等基技术到结构化大型项目实操，适合企业技术人员和个人开发者。
coding-interview - IT面试题集与经典编程书籍学习资源
GitHub项目GithubJava开发代码规范开源项目技术面试编程题
coding-interview项目汇集了IT技术面试高频题和经典编程书籍笔记。内容涵盖《剑指Offer》、《编程之美》和《代码整洁之道》等重要著作，为开发者提供全面的学习资源。项目涉及编程技巧、代码规范和算法知识，并推荐了实用的在线刷题平台。作为Doocs技术社区的一部分，该项目致力于构建完整的互联网开发学习生态。
Interview Solver - 提高编码面试通过率的智能助手工具
AI助手AI工具LeetCode编程面试软件工程师面试辅助工具
Interview Solver是一款针对编码面试优化的AI助手工具。它能为LeetCode问题提供即时解决方案，协助应聘者顺利通过技术面试。该工具具备屏幕截图识别、文本选择查询和全局热键等功能，可在不引起注意的情况下提供支持。Interview Solver基于顶级科技公司的面试数据进行训练，提供语法高亮和系统设计图表等功能，旨在提升应聘者的面试表现。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目，集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF，再到多任务学习模型，涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案，便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型，并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南，还支持Docker部署，方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
lit - 自学AI实践者必备技术书籍精选
AIGithubNLP开源项目数据科学机器学习编程
lit项目为自学AI实践者提供了精心策划的技术书籍集锦。涵盖人工智能、数据科学、计算机科学、编程等多个领域的经典著作,从入门到进阶兼具理论深度和实践指导。项目创建者基于个人经验对每本书进行简要介绍,为读者选择合适学习材料提供参考。这一资源有助于系统全面地学习AI相关知识。
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