NLP常见面试问题及答案解析：从基础到进阶的完整指南

一、基础理论类问题

1. 什么是NLP？其核心任务和应用场景有哪些？
NLP（Natural Language Processing）是研究计算机与人类语言交互的学科，核心任务包括：

• 基础任务：分词（Tokenization）、词性标注（POS Tagging）、命名实体识别（NER）、句法分析（Parsing）
• 语义任务：词向量表示（Word2Vec/GloVe）、文本分类（Sentiment Analysis）、语义相似度计算
• 生成任务：机器翻译（MT）、文本摘要（Summarization）、对话系统（Dialogue System）
  应用场景涵盖智能客服、搜索引擎优化、舆情分析、医疗文本处理等。例如，电商平台的智能推荐系统需通过NER识别商品属性，结合分类模型预测用户偏好。

2. 解释词袋模型（Bag-of-Words）与TF-IDF的异同

• 词袋模型：将文本表示为词频向量，忽略顺序与语法，适用于简单分类任务（如垃圾邮件检测）。

  from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
  corpus = ["I love NLP", "NLP is fun"]
  vectorizer = CountVectorizer()
  X = vectorizer.fit_transform(corpus)  # 输出稀疏矩阵

• TF-IDF：通过逆文档频率（IDF）降低常见词权重，突出关键信息。公式为：
  [
  \text{TF-IDF}(t,d) = \text{TF}(t,d) \times \log\left(\frac{N}{\text{DF}(t)}\right)
  ]
  其中，(N)为文档总数，(\text{DF}(t))为包含词(t)的文档数。适用于信息检索和文本相似度计算。

3. 什么是过拟合？NLP中如何缓解？
过拟合指模型在训练集表现优异但泛化能力差。NLP中常见原因：

• 数据量不足（如小样本文本分类）
• 模型复杂度过高（如深层Transformer）
  解决方案：
• 数据增强：同义词替换、回译（Back Translation）
• 正则化：L2权重衰减、Dropout（PyTorch示例）：

  import torch.nn as nn
  layer = nn.Sequential(
      nn.Linear(100, 200),
      nn.Dropout(p=0.5),  # 随机丢弃50%神经元
      nn.ReLU()
  )

• 早停法（Early Stopping）：监控验证集损失，当连续3轮未下降时终止训练。

二、算法与模型类问题

1. 对比RNN、LSTM、GRU的差异
| 模型 | 结构特点 | 适用场景 |
|——————|—————————————————-|———————————————|
| RNN | 循环结构，存在梯度消失/爆炸问题 | 短序列建模（如词性标注） |
| LSTM | 引入输入门、遗忘门、输出门 | 长序列依赖（如机器翻译） |
| GRU | 简化LSTM，合并遗忘门与输入门 | 计算资源受限场景（如移动端） |

LSTM核心公式：
[
\begin{align}
ft &= \sigma(W_f \cdot [h{t-1}, xt] + b_f) \quad \text{（遗忘门）} \
i_t &= \sigma(W_i \cdot [h{t-1}, xt] + b_i) \quad \text{（输入门）} \
\tilde{C}_t &= \tanh(W_C \cdot [h{t-1}, xt] + b_C) \
C_t &= f_t \odot C{t-1} + it \odot \tilde{C}_t \
o_t &= \sigma(W_o \cdot [h{t-1}, x_t] + b_o) \
h_t &= o_t \odot \tanh(C_t)
\end{align}
]

2. 解释Transformer的自注意力机制
自注意力（Self-Attention）通过计算词间相关性动态调整权重。步骤如下：

1. 生成Q、K、V矩阵：输入序列(X \in \mathbb{R}^{n \times d})通过线性变换得到：
   [
   Q = XW^Q, \quad K = XW^K, \quad V = XW^V
   ]
2. 计算注意力分数：
   [
   \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V
   ]
   其中(\sqrt{d_k})为缩放因子，防止点积过大导致梯度消失。
3. 多头注意力：并行计算多个注意力头，拼接结果后通过线性变换融合：

   # PyTorch实现多头注意力
   from torch.nn import MultiheadAttention
   attn = MultiheadAttention(embed_dim=512, num_heads=8)
   q, k, v = torch.rand(10, 32, 512), torch.rand(10, 32, 512), torch.rand(10, 32, 512)
   out, _ = attn(q, k, v)  # out shape: [10, 32, 512]

三、工程实践类问题

1. 如何处理中文分词中的未登录词（OOV）？

• 基于统计的方法：使用N-gram语言模型预测未知词边界（如CRF++工具包）。
• 子词分割（Subword）：BPE（Byte Pair Encoding）或WordPiece将词拆分为更小单元：

  from tokenizers import BytePairEncoding
  bpe = BytePairEncoding()
  bpe.train(["这是未登录词测试"], vocab_size=1000)
  tokenizer = bpe.get_tokenizer()
  print(tokenizer.encode("未登录词"))  # 输出子词索引

• 混合策略：结合词典匹配与统计模型，如Jieba分词的“精确模式+HMM后处理”。

2. 部署NLP模型时如何优化推理速度？

• 模型压缩：量化（INT8转换）、剪枝（移除低权重连接）：

  # PyTorch量化示例
  model = torch.quantization.quantize_dynamic(
      model, {nn.LSTM, nn.Linear}, dtype=torch.qint8
  )

• 硬件加速：使用TensorRT或ONNX Runtime部署，支持GPU/TPU并行计算。
• 缓存机制：对高频查询预计算嵌入向量（如FAQ系统的答案检索）。

四、前沿技术类问题

1. 什么是预训练语言模型（PLM）？列举3种典型模型
PLM通过大规模无监督学习捕捉语言通用特征，微调后适配下游任务。典型模型：

• BERT：双向Transformer编码器，使用MLM（Masked Language Model）和NSP（Next Sentence Prediction）任务。
• GPT系列：自回归模型，通过因果掩码（Causal Mask）实现单向语言建模。
• T5：将所有NLP任务统一为“文本到文本”格式，例如：

  输入： "翻译：I love NLP → 中文"  
  输出： "我爱自然语言处理"

2. 如何解决BERT在长文本处理中的效率问题？

• 滑动窗口注意力：将长文本分割为固定长度块，块内计算全注意力，块间仅保留边界信息。
• 稀疏注意力：如Longformer的“局部窗口+全局标记”模式，复杂度从(O(n^2))降至(O(n))。
• 层次化建模：先对段落进行编码，再聚合为文档表示（如Hierarchical BERT）。

五、综合场景题

案例：设计一个电商评论情感分析系统

1. 数据收集：爬取商品评论数据，标注情感标签（积极/消极/中性）。
2. 特征工程：
   • 文本清洗：去除HTML标签、特殊符号
   • 词向量初始化：使用预训练的中文BERT
3. 模型选择：
   • 基线模型：TextCNN（快速部署）
   • 进阶模型：BERT-base微调
4. 评估指标：准确率、F1值、AUC（处理类别不平衡）
5. 部署优化：ONNX格式导出模型，使用FastAPI构建RESTful API。

通过系统化准备上述知识点，求职者能够全面覆盖NLP面试的核心考察点，从理论推导到工程实现展现专业能力。建议结合开源项目（如Hugging Face Transformers）实践模型调优，提升回答的具体性与可信度。