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小新没有蜡笔~
编辑于 2020-09-21 16:53
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腾讯秋招NLP面经

三轮技术面+HR面,差不多一个星期面完,等了四天收到HR的offer call,等待的过程也提心吊胆的,所幸有惊无险。凭记忆写一下面经,有一些问题记不起来了。希望大家秋招都顺利,如愿以偿拿到offer

腾讯一面:
时长50分钟
1、自我介绍
2、问实习内容
3、self-attention如何实现的,介绍了一下原理,面试官又问代码具体如何实现
4、文本分类有哪些模型,说了textcnn、fasttext、bert这些。面试官问还有其他的吗,还有knn、朴素贝叶斯这些
5、比较一下textcnn、fasttext、bert这些分类模型有什么区别,适用于哪些场景
6、在文本分类的时候,有一些出现得特别少的类别,怎么办。
7、如何实现FAQ,也就是文本匹配有哪些常用的做法
8、有什么要问我的吗
9、其他问题忘记了

腾讯二面:
时长70分钟
1、自我介绍
2、一开始聊天。想在哪个城市工作;现在还在实习吗;想在什么类型的公司上班,虎牙yy这些呢有考虑吗;未来工作计划
3、问实习内容
4、故事生成的一些问题(因为说自己现在在做这块),问得很细,比如之前做的实验,还有当前在做的实验,是如何做的,之前的实验为什么效果不好,数据集是怎样的,模型如何搭建等
5、最后一题算法题:经典的高楼扔鸡蛋问题,100层楼,2个鸡蛋,问扔鸡蛋的策略,以及该策略最差要扔几次鸡蛋。
6、有什么要问我的吗

腾讯三面:
时长60分钟
1、自我介绍
2、实习内容
3、一道算法题:给定四个整数,这四个数字是否可以通过加减乘除,计算得到24
4、有什么要问我的吗








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