FB昂赛

总共六轮.
第一轮: bh问题.
第二轮: research talk.
第三轮: nlp design: 假定现在有个机器翻

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，比如在fb的feed里，自动把英文翻译成了德语，如何知道现在这个系统的翻译质量。

比如在fb的feed里，自动把英文翻译成了德语，如何知道现在这个系统的翻译质量。 <= 我的想法适用user 的behavior 当作feedback 比如说 user preference 是德文 看了翻译的之后 就有做post or like 等等action , 这就是ㄍㄧ个质量的说明 ? 不知到lz 怎答的?

say543 发表于 2019-4-3 14:44
主要讨论在于如何收集user feedback , 怎么进行 training 吗? 还是是别的

我是主要说了些用什么feature， 用什么model， 最后稍微提了下怎么收集数据。 我感觉可能是跪在这一轮了。。。

能问下 k means 的follow up 是什么吗?

say543 发表于 2019-4-2 14:43
比如在fb的feed里，自动把英文翻译成了德语，如何知道现在这个系统的翻译质量。

和你的答复差不多， 构建一个机器模型预测用户feedback的置信度。

say543 发表于 2019-4-2 14:45
能问下 k means 的follow up 是什么吗?

如何更好初始化， 如何消除for循环，如何判断收敛等等。

楼主是什么时候电面的呀？

mangopotato 发表于 2019-4-2 23:50
楼主是什么时候电面的呀？

电面不记得了， 大概2月份吧。 onsite是3.12. 看到你面了hrt， 是海投的么？

yangshao 发表于 2019-4-3 01:06
电面不记得了， 大概2月份吧。 onsite是3.12. 看到你面了hrt， 是海投的么？

对的，那个好像拿面试还蛮容易的，投完之后很快就有人联系了

mangopotato 发表于 2019-4-3 01:23
对的，那个好像拿面试还蛮容易的，投完之后很快就有人联系了

好吧，我投了之后就石沉大海了...

yangshao 发表于 2019-4-2 21:36
和你的答复差不多， 构建一个机器模型预测用户feedback的置信度。

主要讨论在于如何收集user feedback , 怎么进行 training 吗? 还是是别的