腾讯自然语言处理实习岗面经

人生第一次面BAT，记录一下，为明年找工作赞经验，毕竟网上很少自然语言处理相关的面经。

先来点干货！
面试流程
1. 自我介绍
2. 谈谈项目
3. 上黑板写代码

按照上述流程分为三块，如下。

简单的自我介绍了一下

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我：我做的项目是关于自然语言生成，…

面试官1：为什么不用生成式的方法来做呢？

我：我尝试了char-rnn和seq2seq的方法，…

面试官1：rnn是怎么运行的你能说一下吗？

我：巴拉巴拉…

面试官1：什么是char-rnn，你能画一下rnn的结构图吗？

我：OK，（开始画画画，画完解释了一通）

面试官2：那如果是seq2seq的结构是什么样的你能画一下吗？

我：OK，（继续画，此时我给自己挖了一个坑）这是不加attention的seq2seq，加上attention，encoder后的编码向量就不是固定的了（此刻的我觉得自己回答的还蛮好）。

面试官1：那你能画一下attention的结构吗？是怎么做的？

我：我有点忘记了，能翻下笔记本吗？（思考了一下，大脑一片空白，想想前两周每天都在研究attention啊，年纪大了记性不好，出来翻了下笔记，这么熟悉的attention啊，那一刻怎么就不记得了！！！）

面试官1：没事，那来道代码题吧。

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面试官2出题，一个struct含有start,end属性，现在有一个这样结构的数据集，统计这个数据集中具有相同start和end的数据有多少个？【 简化一下就是统计{[0,2),[0,2),[2,4)…}中[0,2)、[2,4)…分别有多少个?】

解题思路：输入格式为一个存放string的list

data = ["0 2", "2 4", "3 6", "0 2", "2 4", "2 4"]

ret = dict()

for d in data:
    if d in ret:
        ret[d] = ret[d] + 1
    else:
        ret[d] = 1

for d in ret:
    print(d+":"+str(ret[d]))

当时跟面试官应该没沟通彻底，隐约感觉他想要的输入是struct类型。
然后就结束了。

基于本次面试，未来需要做的准备：
1）准备一个完美的自我介绍
2）刷LeetCode
3）熟记主流框架公式
4）项目深入了解