关键词：
本文按照自然语言处理的基本逻辑分类组织一批笔试面试常见问题，并给出最本质的核心回答。希望你能用keyword 抓住面试官的心
关系抽取
- 谷歌、百度等搜索引擎是如何实现关联搜索的?
答;搜索引擎背后有一张巨大的由实体和关系组成的关系网络，相当于计算机的大脑。根据输入内容联想到相关信息。
- 关系抽取有哪些主要方法?
答∶应用传统机器学习或者深度学习的方法进行全监督学习;基于 Bootstrap 的半监督关系抽取方法;基于聚类的无监督学习方法。
- 关系抽取中的远程监督是为了解决什么问题?
答;随着深度学习的发展，基于监督学习的方法在性能上有了很大的提升，但是存在标签数据缺少的问题。远程监督的核心假设为;如果某两个实体存在确定的某一关系，那么所有包含此两者的句子都表达了这一关系。基于这一假设，只需要带有确定关系的实体对，便能够在大量文本数据中提取相应的句子并转化为带标签的数据，极大地增加了标注数据量。
- 强化学习如何解决远程监督中错误标签的问题?
答∶将对关系候选项集合进行识别的任务当作一系列动作组合而成的行为，根据筛过出的集合在分类任务上的性能表现评判筛选质量，并基于此对行为进行反馈，最终学习到最佳的筛选行为
《自然语言处理实战入门》----nlp方向：面试笔试题集
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