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. Χ
其实感觉问题很有水平,但是面试官的口音真的是糊了我一脸

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say543 2019-2-27 16:06:29 | 只看该作者
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问我们怎么样把这些comment做筛选后,给用户看那些表现了不同方面的comment, <= 这个意思是 跑个classfication 的model 然后要展示给user 每个类的推荐?
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say543 2019-2-27 16:07:33 | 只看该作者
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然后再问如果这些comment是有种族或者性别偏向性的,我们怎么样能调整, <= 把种族/性别当作特征来train ?
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 楼主| chuanbei 2019-2-27 16:09:27 | 只看该作者
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回楼上. Χ
这里我说的是自定义一个feature vector
比方说 价格是否合理,质量,是否清晰 等等指标,请人标记数据,从1到10打分. .и
然后用一个多任务学习对这几个指标分类
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say543 2019-2-27 16:10:10 | 只看该作者
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RNN的计算结构 是问内部的gate structure 吗?  RNN的计算结构 是问内部的gate structure 吗? attention和ELMO 需要你叙述什么呢?
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say543 2019-2-27 16:10:50 | 只看该作者
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何评估每个comment的重要性以及做sentiment分类 <= 允许你做人工labeling 吗?
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 楼主| chuanbei 2019-2-27 16:12:56 | 只看该作者
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计算结构问到了LSTM中三个门怎么连接,口述
问题很自由 允许人工标注
attention model 问了最一般的情况要怎么算 你怎么解读attention比不加对于翻译更加有效. From 1point 3acres bbs
ELMO纯粹是不小心提到了,就说说这文章大致是什么intuition
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