文本挖掘與分析名詞解釋10道題，英文縮寫，例如rnn,da,p,fnn模型和算法的理解ord2vec等模型原理），損失函數，語言模型的概念，代碼類：根據公式輸出寫源代碼交叉熵損失設置參數解決數據不平衡1自然語言處理自然語言處理研究實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理技 術發展經曆了基於規則的方法、基於統計學習的方法和基於深度學習的方法三個階段。自然語言處理 由淺入深的四個層麵分別是形式、語義、推理和語用，當前正處於由語義向推理的發展階段。2文本分類文本分類是機器對文本按照一定的分類體係自動標注類別的過程， 也是自然語言處理最早的應用領域之一。你能想到哪些自動文本分類 應用？ 垃圾郵件分類，新聞類型分類，...情感分析情感分析也可以認為是文本分類的一個子類型。情感分析往往應 用於電商的用戶評價分析，微博等自媒體的用戶留言傾向分析，或者 公共事件的輿情分析。3信息抽取信息抽取是采用機器學習算法從非結構化文本中自動抽取出用戶感興趣的內容，並進 行 結構化處理。例如命名實體識別、實體關係抽取、事件抽取、因果關係抽取文本生成包括自動文章撰寫、自動摘要生成等內容4信息檢索信息檢索指信息按一定的方式組織起來，並根據用戶的需要找出有關的信息的過程和技術。搜 索引擎是當前主流的信息檢索方式，從最初的關鍵詞匹配算法到如今的語義檢索技術， 用戶已經能夠隨心所欲的檢索自 己所需的信息。
    中心度：在圖論和網絡分析中，中心度用來衡量節點在圖中的重要 性，中心度並不是節點本身帶有的屬性，而是一種結構屬性， 是在圖或網絡結構下節點才具有的屬性。中心度可用來解決不同領域的問題： 例如在社交網絡中尋找影響力最大的用戶，在互聯網或城市網絡中尋找 關鍵的基礎設施，以及在疾病網絡中發現超級傳播者度中心度：指節點與其他節點相連邊的數量，即通過節點的鄰居 數目局部信息）來計算節點度重要程度。 基本思想：
    北門的，獎勵500金，但沒有人去嚐試。根據期望理論，這是由於：c）
    a、500金的效價太低
    b、居民對完成要求的期望很低
    居民對得到報酬的期望很低賓
    槍打出頭鳥，大家都不敢嚐試
    當一位30~40歲的科研工作者顯示出卓越的技術才能時，作為該科研人員的領導對他的最有效的激勵應該是：b）
    高額獎金
    配備最好的研究條件
    提職
    精神獎勵如評為勞模）
    在社會生活中，人們對各種客觀存在的文化用品的需要，稱為：d）
    a、社會性需要
    b、自然性需要
    c、精神需要
    d、物質需要
    在人的各種需要中，最高層次的需要是：a）
    a、自我實現需要
    b、安全需要
    c、尊重需要
    d、社會需要
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