腾讯&阿里&携程面试题汇总（精华版）.pdf
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2024-03-27
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阿
里
一
面
没打招呼突击电话面试（30min）
地点ok？时间ok？（base杭州，暑期，全部okokok）简单自我介绍一
下，项目经历选一个说说？
项目中对于没有标签的数据，怎么处理，还有什么别的方法？（我用的远
程监督，别的还有one-shotzero-shotlabelembedding）
假设一个情景题，微博创立初期，短文本，10w数据集，无监督，分类怎
么做（我答的用labelembedding做或者用embedding+聚类kmeans）
embedding怎么实现？（fasttextorword2vec，不能用BERT，数据量
大不合适）补充：你说的是词向量，句子向量怎么做呢（+averagepooling最
常用，还有别的方法没列举）
除了你说的方法，还有别的方法可以吗？U-learning听说过吗？（没听
清？啥learing？这个真不知道，只听说过Q-learning）
kmeans的k怎么选择，这么做效果好吗？为什么？（k不知道，具体情况
具体分析吧（编不出来了），效果不好）
那如果不用聚类，别的方法怎么做，提示：抽取关键字（关键字抽取可以
用词与句子做相似度匹配）
按你说的做不具有通用性，那如果是长文本，又怎么做，有什么区别（长
文本用词频统计+停用词过滤）
你没回答出我想要的答案，因为一个微博可能属于多个类别（多类别无监
督分类）
快排知道吗？稳定不？（不稳定，因为会交换顺序）
bagging、boosting知道吗？（知道，属于ensemble，叽里哇啦叽里哇
啦）
用啥语言，用啥框架（python，pytorch）
反问：实习时间？
反问：表现如何？
个人体会：面试官人超好，很客气。感觉工程能力还有待提高，很多东西
还是停留在理论上。kmeans自己挖的坑，无语了。。。后面问了大佬，这个情
景题可能是LDA之类的主题模型，或者是手动标记数据，再训练。或者是用迁
移学习。
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