NLP算法面经 | 腾讯 VS 美团
作者 | 曾同学
编辑 | NewBeeNLP
面试锦囊之面经分享系列，持续更新中 
后台回复『面试』加入讨论组交流噢 
lz从3月初脚因打球扭伤了开始，投递简历，接二连三的面试鞭尸又面试，昨天才终于上岸了，分享经验~
腾讯PCG看点（已OC）
一面
自我介绍
项目介绍
项目改进优化的点，怎么导入图谱知识加强实体表征
反问
一面面试官人特好，而且很随和，没有八股文没有code，总体面试体验很棒，大概面了45分钟
二面
自我介绍
项目介绍（很详细，从预训练语料到loss，然后到应用场景，模型上线细节，评测，全讲了一遍）
loss设计 triplet loss和交叉熵loss各自的优缺点，怎么选择
介绍一下attention机制
介绍一下ernie模型
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目录 6.0 引言 6.1 傅里叶变换的模和相位表示 6.2 线性时不变系统频率响应的模和相位表示 6.2.1 线性与非线性相位 6.2.2 群时延 6.2.3 对数模和相位图 6.3 理想频率选择性滤波器的时域特性 6.4 非理想滤波器的时域和频域特性讨论 6.5 一阶与二阶连续时间系统 6.5.1 …...