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问题1、fasttext原理，层次softmax，树构造
FastText是Facebook AI Research（FAIR）提出的一种文本表示方法。其核心思想是将词看作字符n-grams的集合，因此能够捕捉词内的形态信息。FastText能够有效处理未登录词（即在训练集中未出现的词）。
层次Softmax：在传统Softmax中，输出层的计算复杂度随着类别数的增加而线性增长。层次Softmax通过构建二叉树，将输出类别组织成层次结构，只需在树中进行路径遍历，大大降低计算复杂度。具体步骤包括：
将所有类别组织成二叉树，每个叶子节点代表一个类别。
使用哈夫曼编码等方法构建树，以降低高频类别的深度。
预测类别时，通过遍历树的路径来计算Softmax值，降低计算量。
树构造：通常使用哈夫曼树构造层次Softmax。在训练过程中，频率高的词被放置在树的上部，频率低的词则在下部，这样可以提高常用词的预测效率。
问题2、mapreduce 原理和阶段
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大规模数据集。其工作流程主要分为两个阶段：
Map阶段：
输入数据被分割成多个片段，分配给不同的Map任务。
每个Map任务读取输入数据，并对数据进行处理，生成键值对（key-value pairs）。
Shuffle和Reduce阶段：
Shuffle：将Map任务生成的键值对进行排序和分组，相同的键会被分到同一个Reduce任务。
Reduce阶段：Reduce任务接收相同键的所有值，进行合并、聚合等处理，输出最终结果。
问题3、minhash原理，LSH实现
MinHash是一种用于估计集合相似度的技术，特别适用于大规模数据集。其基本原理如下：MinHash通过对集合进行哈希处理，生成多个哈希值，并选取最小哈希值作为该集合的特征。多个哈希函数可以生成一组特征，从而形成一个签名。
LSH（局部敏感哈希）：基于MinHash实现的技术，通过将相似的对象映射到同一桶中来加速相似度查询。步骤包括：
使用MinHash生成对象签名。
将签名分成多个“桶”，在每个桶内查找相似对象。
通过减少比较次数，提升效率。
问题4、sentence-bert原理
Sentence-BERT是一个用于句子相似度计算的模型，基于BERT模型进行扩展。其主要原理如下：
使用BERT提取句子的上下文信息。
通过双塔结构（Siamese Network），对两个输入句子分别进行编码，得到固定长度的向量表示。
利用这些向量进行相似度计算，通常使用余弦相似度等度量方法。
问题5、BERT原理、维度、词表大小，模型结构、位置编码类型
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，其核心原理如下：
原理：使用Transformer架构的编码器部分，基于大规模文本进行双向训练，可以捕捉上下文信息。
维度：BERT-base的隐层维度为768，BERT-large为1024。
词表大小：通常为30,000个词。
模型结构：包括多层Transformer编码器，BERT-base有12层，BERT-large有24层。
位置编码类型：使用正弦和余弦函数生成的位置编码，以表示词语在句子中的位置。
问题6、precesion、recall、AUC指标和应用场景
Precision（精确率）：真正例占所有预测为正例的比例。高精确率表示模型在预测为正例时较为准确。
Recall（召回率）：真正例占所有实际正例的比例。高召回率表示模型能够捕捉到大多数正例。
AUC（曲线下面积）：ROC曲线下的面积，AUC值越接近1表示模型性能越好。AUC常用于二分类模型的性能评估，尤其在类不平衡时。应用场景：
Precision和Recall常用于信息检索、医疗诊断等需要权衡正确性和完整性的场景。
AUC适用于分类任务，特别是在样本不平衡或需要评估分类器的整体性能时。
问题7、LR、随机森林、GBDT的区别
逻辑回归（Logistic Regression, LR）：
类型：线性模型，用于二分类任务。
原理：通过逻辑函数（sigmoid）将线性组合的输入转换为概率值。模型输出的是某一类别的概率，通常通过阈值（如0.5）进行分类。
优点：简单易解释、计算效率高，适合线性可分的数据。
缺点：对异常值敏感，无法捕捉复杂的非线性关系。
随机森林（Random Forest, RF）：
类型：集成学习方法，基于决策树的集合。
原理：通过构建多棵决策树（每棵树使用不同的样本和特征子集）来进行分类或回归。最终的输出通过投票（分类）或平均（回归）获得。
优点：能够处理高维特征、抗过拟合能力强、对缺失值不敏感。
缺点：模型复杂，不易解释，训练和预测时间较长。
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）：
类型：集成学习方法，基于决策树的Boosting模型。
原理：逐步构建决策树，每棵树都是在前一棵树的基础上，通过最小化损失函数来优化模型。每棵新树关注上一次树的错误（残差）。
优点：高效、准确性高，能处理非线性问题，并且通常能提供较好的性能。
缺点：训练时间较长，易于过拟合，需进行参数调优。
问题8、word2vec原理
Word2Vec是由Google提出的一种将词映射为向量的技术，其核心目标是捕捉词的语义关系。Word2Vec的实现主要有两种模型：Skip-gram和CBOW（Continuous Bag of Words）。
Skip-gram模型：通过当前词预测上下文词。给定一个词，模型试图预测在其周围的上下文词。
输入层：当前词的独热编码。
输出层：预测上下文词的概率分布。
CBOW模型：通过上下文词预测当前词。给定上下文的词，模型试图预测当前词。
输入层：上下文词的独热编码（通常是多个词）。
输出层：预测当前词的概率分布。
训练过程：
Word2Vec使用负采样（Negative Sampling）或层次Softmax来加速训练和减少计算复杂度。
通过最大化预测概率的方式，训练过程中更新词向量，使得在高维空间中，语义相似的词的向量距离较近。
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