2025秋招NLP算法面试真题目录

2025 秋招 NLP 算法面试真题专栏包含：预训练模型、文本表征、文本相似度、文本分类、多模态、知识蒸馏、词向量等内容，涵盖全面，实用性强。欢迎订阅，专栏将持续更新，助力您的秋招备战！

深度学习自然语言处理

Transformer

史上最全 Transformer 面试题：涵盖 Transformer 相关的各类面试问题。
答案解析(1)-史上最全 Transformer 面试题：详解最常见的 Transformer 面试问题，提供深入解析。
Pytorch 代码分析–如何让 Bert 在 finetune 小数据集时更“稳”一点：深入探讨如何优化 Bert 模型。
解决老大难问题-如何一行代码带你随心所欲重新初始化 Bert 的某些参数：提供详细的 Pytorch 代码解读。
3 分钟从零解读 Transformer 的 Encoder：快速理解 Transformer Encoder 的核心机制。
原版 Transformer 的位置编码究竟有没有包含相对位置信息：探讨位置编码的细节。
BN 踩坑记–谈一下 Batch Normalization 的优缺点和适用场景：分析 Batch Normalization 的应用。
谈一下相对位置编码：深入理解相对位置编码的原理。
NLP 任务中 Layer-Norm 比 BatchNorm 好在哪里：比较 Layer-Norm 与 BatchNorm 的优势。
谈一谈 Decoder 模块：解析 Transformer 的 Decoder 模块。
Transformer 的并行化：探讨 Transformer 并行化的实现。
Transformer 全部文章合辑：汇总所有 Transformer 相关的文章。

Bert-基本知识

FastBERT-CPU 推理加速 10 倍：探索如何加速 Bert 模型的推理速度。
RoBERTa：更多更大更强：了解 RoBERTa 模型的改进和优势。
为什么 Bert 做不好无监督语义匹配：分析 Bert 在无监督语义匹配上的局限。
UniLM: 为 Bert 插上文本生成的翅膀：介绍 UniLM 模型及其在文本生成中的应用。
tBERT-BERT 融合主题模型做文本匹配：探讨 tBERT 的应用。
XLNET 模型从零解读：深入解析 XLNET 模型。
如何在脱敏数据中使用 BERT 等预训练模型：分享在脱敏数据中的模型应用技巧。

Bert-知识蒸馏

什么是知识蒸馏：介绍知识蒸馏的基本概念和应用。
如何让 TextCNN 逼近 Bert：探讨知识蒸馏在 Bert 和 TextCNN 之间的应用。
Bert 蒸馏到简单网络 LSTM：分享 Bert 到 LSTM 的知识蒸馏方法。
PKD-Bert 基于多层的知识蒸馏方式：介绍 PKD-Bert 的多层蒸馏方法。
BERT-of-Theseus-模块压缩交替训练：解析 Theseus 模块的压缩与训练。
tinybert-全方位蒸馏：详细介绍 tinybert 的蒸馏过程。
ALBERT：更小更少但并不快：分析 ALBERT 模型的特点。
BERT 知识蒸馏代码解析-如何写好损失函数：提供 BERT 知识蒸馏的代码和损失函数写法。
知识蒸馏综述万字长文：全面综述知识蒸馏的理论和应用。

词向量-word embedding

史上最全词向量面试题-Word2vec/fasttext/glove/Elmo：涵盖词向量相关的面试问题。
Word2vec 两种训练模型详细解读：解析 Word2vec 的训练模型。
Word2vec 两种优化方式细节详细解读：探讨 Word2vec 的优化方法。
Word2vec-负采样和层序 softmax 与原模型是否等价：分析负采样和层序 softmax 的等价性。
Word2vec 为何需要二次采样以及相关细节详细解读：讨论 Word2vec 的二次采样。
Word2vec 的负采样：详细解读负采样方法。
Word2vec 模型究竟是如何获得词向量的：解释 Word2vec 获取词向量的机制。
Word2vec 训练参数的选定：分享训练参数的选择技巧。
CBOW 和 skip-gram 相较而言，彼此相对适合哪些场景：比较 CBOW 和 skip-gram 的适用场景。

Fasttext/Glove

Fasttext 详解解读(1)-文本分类：探讨 Fasttext 在文本分类中的应用。
Fasttext 详解解读(2)-训练词向量：深入解析 Fasttext 的训练过程。
GLove 细节详细解读：详细解析 GLove 模型。

多模态

多模态之 ViLBERT：双流网络，各自为王：介绍 ViLBERT 模型的架构和应用。
复盘多模态任务落地的六大问题：探讨多模态任务中的常见问题。
如何将多模态数据融入到 BERT 架构中-多模态 BERT 的两类预训练任务：介绍多模态 BERT 的预训练任务。
层次分类体系的必要性-多模态讲解系列(1)：探讨多模态分类体系的构建。
文本和图像特征表示模块详解-多模态讲解系列(2)：解析多模态数据的特征表示。
多模态中各种 Fusion 方式汇总：总结多模态数据融合的方法。

句向量-sentence embedding

句向量模型综述：全面综述句向量模型。

文本相似度

五千字全面梳理文本相似度/文本匹配模型：详细介绍文本相似度和匹配模型。
如何又好又快的做文本匹配-ESIM 模型：探讨 ESIM 模型的应用。
阿里 RE2-将残差连接和文本匹配模型融合：介绍阿里 RE2 模型。
聊一下孪生网络和 DSSM 的混淆点以及向量召回的一个细节：分析孪生网络和 DSSM 的区别。
DSSM 论文-公司实战文章：分享 DSSM 论文的实战经验。
bert 白化简单的梳理:公式推导+PCA&SVD+代码解读：详细解释 bert 白化过程。
SIMCSE 论文解析：解析 SIMCSE 论文。

关键词提取

基于词典的正向/逆向最大匹配：介绍中文分词的方法。
实体库构建：大规模离线新词实体挖掘：探讨实体库的构建方法。
聊一聊 NLPer 如何做关键词抽取：分享关键词提取的技巧。

命名体识别

命名体识别资源梳理(代码+博客讲解)：汇总命名体识别的资源。
HMM/CRF 详细解读：解析 HMM 和 CRF 模型。
工业级命名体识别的做法：分享工业级命名体识别的经验。
词典匹配+模型预测-实体识别两大法宝：介绍实体识别的方法。
autoner+fuzzy-CRF-使用领域词典做命名体识别：探讨领域词典的应用。
FLAT-Transformer-词典+Transformer 融合词汇信息：介绍 FLAT-Transformer 模型。
TENER-复旦为什么 TRM 在 NER 上效果差：分析 TRM 模型在 NER 上的表现。

文本分类

TextCNN 论文详细解读：解析 TextCNN 论文。
只使用标签名称就可以文本分类：介绍标签名称分类方法。
半监督入门思想之伪标签：探讨伪标签的应用。
**ACL2020-多任务负监督方式增加 CLS

表达差异性**：介绍 ACL2020 论文。
5. Bert 在文本分类任务上微调：分享 Bert 微调技巧。
6. UDA-Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training-半监督集大成：介绍 UDA 方法。
7. LCM-缓解标签不独立以及标注错误的问题：探讨 LCM 方法。
8. 关键词信息如何融入到文本分类任务中：分享关键词融入分类任务的方法。