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39 questions d'entretien sur Natural Language Processing - Les basespour développeurs (2025)

Testez vos connaissances techniques avant un entretien pour Natural Language Processing - Les bases avec 39 questions corrigées. Niveau débutant, Intermédiaire ou expert.

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Qu'est-ce que NER signifie?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
named entity recognition
nlp
Auteur anonymele 16 mars 2022
Facile
3 votes625 passages0 commentaire

Lemmatisation du terme 'went'

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
lemmatization
nlp
Auteur anonymele 16 mars 2022
Très facile
3 votes603 passages
2 commentaires
Facile
3 votes591 passages0 commentaire

À quoi sert l'LDA?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
dimensionality reduction
topic modeling
Auteur anonymele 16 mars 2022
Très facile
2 votes575 passages0 commentaire
Intermédiaire
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Très facile
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La polarité NLP est la tendance pour un mot à être positif ou négatif.

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
sentiment analysis
polarity
Auteur anonymele 16 mars 2022
Facile
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Quelle est la différence entre la lemmatisation et le stemming?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
stemming
lemmatization
Auteur anonymele 16 mars 2022
Très facile
1 vote561 passages0 commentaire
Facile
1 vote556 passages0 commentaire
Très facile
1 vote548 passages0 commentaire
Facile
1 vote35 passages0 commentaire

Qu'est-ce que l'approche TF-IDF ?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
Claudiole 25 janv. 2024
Intermédiaire
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2 commentaires

Comment fonctionne la similarité cosinus?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
similarity
cosine
Auteur anonymele 16 mars 2022
Intermédiaire
0 vote565 passages0 commentaire
Facile
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Intermédiaire
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À quoi sert le tag POS?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
part-of-speech
tagging
Auteur anonymele 16 mars 2022
Très facile
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Word2Vect permet de créer des vecteurs à partir de mots

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
word2vec
vectors
Auteur anonymele 16 mars 2022
Facile
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