Offres d'emploiEntreprisesTestsBlogJe recruteS'inscrireConnexion
en
en
Accueil>Tests>Questions>Natural Language Processing - Les bases

39 questions d'entretien sur Natural Language Processing - Les basespour développeurs (2026)

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

ou
Technologie
Métier
QCM
Trier par
Les plus récentes
Les plus populaires
Dernier commentaire
Filtrer par
Publiées
3889
En cours de validation
10
39 questions
Très facile
9 votes743 passages0 commentaire

Qu'est-ce que NER signifie?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
named entity recognition
nlp
Auteur anonymele 16 mars 2022
Facile
5 votes699 passages0 commentaire

Lemmatisation du terme 'went'

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
lemmatization
nlp
Auteur anonymele 16 mars 2022
Difficile
5 votes432 passages0 commentaire

Quel principe implique que le sens d'un mot est déterminé par les mots qui apparaissent fréquemment dans son contexte voisin ?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
Claudiole 25 janv. 2024
Très facile
3 votes672 passages
2 commentaires

La tokenisation est le processus de séparation du texte en mots ou groupes de mots.

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
nlp
tokenization
Auteur anonymele 19 sept. 2022
Facile
3 votes659 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 votes675 passages0 commentaire

Quelle est la différence entre la lemmatisation et le stemming?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
stemming
lemmatization
Auteur anonymele 16 mars 2022
Facile
2 votes642 passages0 commentaire

La segmentation morphologique est le processus de séparation des mots en morphèmes individuels et d'identification de leurs classes.

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
segmentation
morphemes
Auteur anonymele 16 mars 2022
Difficile
2 votes398 passages0 commentaire

Qu'est-ce qu'un modèle de sujet dans le contexte du traitement du langage naturel ?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
Claudiole 25 janv. 2024
Très facile
2 votes208 passages0 commentaire

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
2 votes200 passages0 commentaire

La résolution de co-référence est la tâche de déterminer quelles sont les mots ou groupes de mots qui se réfèrent à la même entité.

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
coreference resolution
named entity recognition
Auteur anonymele 16 mars 2022
Très facile
1 vote629 passages0 commentaire

Dans quel contexte une analyse sémantique pourrait-elle être la plus utile?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
sentiment
nlp
Auteur anonymele 16 mars 2022
Facile
1 vote621 passages0 commentaire

Dans laquelle des zones suivantes, l'application de NLP ne serait pas utile?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
basket analysis
nlp
Auteur anonymele 16 mars 2022
Très facile
1 vote612 passages0 commentaire

Le transfert d'apprentissage est l'utilisation d'un modèle entraîné sur d'autres données.

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
models
data
Auteur anonymele 16 mars 2022
Facile
1 vote40 passages0 commentaire

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

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
Claudiole 25 janv. 2024
Intermédiaire
0 vote642 passages
2 commentaires

Comment fonctionne la similarité cosinus?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
similarity
cosine
Auteur anonymele 16 mars 2022
Intermédiaire
0 vote631 passages0 commentaire

Qu'est-ce que le modèle Transformer a apporté à NLP par rapport à ses prédécesseurs (Glove, Fastest, Word2Vec)?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
word2vec
transformer
nlp
Auteur anonymele 16 mars 2022
Intermédiaire
0 vote630 passages0 commentaire

Word Sense Disambiguation (WSD) est un algorithme pour choisir le mot qui correspond le mieux au contexte.

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
word sense disambiguation
disambiguation
Auteur anonymele 16 mars 2022
Intermédiaire
0 vote624 passages0 commentaire

À quoi sert le tag POS?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
part-of-speech
tagging
Auteur anonymele 16 mars 2022
Très facile
0 vote621 passages0 commentaire

Word2Vect permet de créer des vecteurs à partir de mots

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
word2vec
vectors
Auteur anonymele 16 mars 2022
Très facile
0 vote612 passages
1 commentaire

Quel est l'algorithme le plus récent parmi BERT, GPT-3 ou Transformer?

Data Scientist
NLP (Natural language processing)
BERT
NLP
Auteur anonymele 16 mars 2022