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  • 知识图谱

    • 构建流程

    • 数据增强

    • 实体融合与链接怎么做

      • Mention Variations：同一实体有不同的mention。（<科比>：小飞侠、黑曼巴、科铁、蜗壳、老科。）
      • Entity Ambiguity：同一mention对应不同的实体。（“苹果”：中关村苹果不错；山西苹果不错。）
        • 针对上述两个问题，一般会用Candidate Entity Generation (CEG) 和Entity Disambiguation (ED) 两个模块来分别解决：
        • Candidate Entity Generation：从mention出发，找到KB中所有可能的实体，组成候选实体集 (candidate entities)；
        • Entity Disambiguation：从candidate entities中，选择最可能的实体作为预测实体
          • Learning to Rank Methods
          • Probabilistic Methods
          • Graph-Based Approaches

    • TransE, RotatE, DisMult原理

    • KGBERT训练过程细节

      • K-BERT，预训练过程中注入相关的KG三元组，为模型配备领域知识，提高模型在特定领域任务上的性能，同时降低大规模预训练成本。 - 改进与调优情况
      • 1

    • KBQA（基于RASA）

  • Spert模型细节
    • 三元组抽取原理
    • 优点：将实体的长度作为先验加入到模型训练中，即span宽度的设定
    • 数据标注偏少，导致模型的指标比看展示的低：即模型预测正确，但是因为标注没有该正例，导致指标偏低
    • 容易给实体间赋予本来没有的关系
  • python
    • 元编程
    • 设计模式
    • Cython语法，计算优化用在什么地方（大量小距离计算）
    • 多进程多线程
      • ocr分割后的多进程切块多线程识别（IO密集型）
      • 文本关键字检测，多线程（多进程也可，就是占CPU）
    • 协程的提出与用途
      • 不使用协程的情况
        • 回调模式的编码复杂度高：epoll + 回调 + 事件循环
        • 同步编程的并发性不高
        • 多线程编程需要线程同步，即用锁
      • 使用协程的优势
        • 采用同步的编码方式写异步的代码
        • 使用单线程去切换任务
          • 因为线程是系统调用的，单线程切换任务意味着需要手动调度任务
          • 不需要锁，并发性高，函数级别调性能远高于线程切换
  • Ray分布式框架
    • 用途
    • 原理
  • CUDA编程
  • 强化学习相关概念
    • QMIX模型优缺点
    • Q、V值概念与公式
    • 从DQN到AC的算法演化路径
  • 故障检测算法
  • 集成算法、聚类算法
    • 结合实际项目数据谈谈实践和优化过程