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文本分类
1. 面试官:介绍一下文本分类的基本原理和流程。
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2. 面试官:如何处理文本数据中的噪音和异常值?
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3. 面试官:比较一下各种常用的文本分类算法的优劣势。
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4. 面试官:文本分类和情感分析有何异同?
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5. 面试官:假设你有一个包含大量文本数据的语料库,如何设计一个有效的特征提取方法?
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6. 面试官:如何针对大规模文本数据进行高效的特征选择?
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7. 面试官:介绍一下基于深度学习的文本分类模型,以及其适用场景和局限性。
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8. 面试官:如何处理文本分类任务中的类别不平衡问题?
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9. 面试官:探讨文本分类模型的可解释性和可解释性方法。
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10. 面试官:设计一个应对多语言文本分类的方案。
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