一面
- 自我介绍，实习时间，22年可以嘛（22年看情况）
- 分词知道嘛jieba说一说（知道，维特比算法巴拉巴拉）
- 分词种新词发现怎么做？（几里哇啦扯了一堆）你说的好像和我不是一个东西，新词发现有哪些常用方法（啊。。。不知道）
- 维特比算法中的DAG知道吗，怎么构建的（知道，扯了一堆）
- 所以DAG怎么构建你没有说（构建。。？不是根据统计信息得到的嘛？不知道）
- 看你熟悉维特比算法，HMM知道不（知道的...（西麻哒！！））
- logP(O|A,B,pi)怎么变成只有ABpi的式子（啊这。。。扯了一堆，三个问题，参数估计，d-separated，动态规划（完全扯错了方向））
- 感觉你说的和我不在一个频道上（哭，真忘了，没想到会问这么细）
- 看你论文用了BERT，说一下BERT和transformer的positional embedding有啥区别（多了一个矩阵，多了一个dropout几里哇啦）
- 这个positional embedding怎么生成的（cos，sin生成的，相当于一个look up tabel）
- positional embedding公式写一下吧（啊，这个没背啊）
- sigmoid当数据太大的时候不敏感怎么办（normalization）
- 最后做个笔试，用np实现一个LSTM，初始化权0.5（啊，能不能写伪代码？）不能写伪代码，要跑出来。（啊这。。。我好多np函数用法没背下来怎么办）你让我有点惊讶，居然没记下来这些常用方法（啊这个sigmoid怎么调用来着？）你自己写（啊好的好的，还好记得公式）
- 能运行下不（可以，然后炸了）你这bug在哪你知道不（应该是矩阵搞炸了）是的，怎么改（矩阵操作函数名忘了）好吧我提醒一下，把math.exp改成np.exp（啊好的好的）你这又有一个bug（啊变量名写错了，改一下改一下）
- 跑通了，说一下思路吧（简单解释了下代码思路，理论应该是对的）
- 反问：表现如何？
- 反问：一共有几面
- 个人体会：铁凉凉，不用看了，这也太难顶了，手撕LSTM还问了一堆机器学习东西，本来是准备的论文，BERT，word2vec，结果都没问。这波死的及其惨烈~HMM，新词发现，这俩不熟，赶快补，还有coding能力不够，找机会多写代码！！！
二面
- 自我介绍，聊项目论文。
- BERT和RNN之类的区别（Auto Encoder与Auto regression，吧啦吧啦 ）
- BERT的缺点，什么情况无法处理，双重否定，数值可以处理吗（应该不太明感）
- BERT的输入长度多少？（最大512） 超出怎么办（截断，数据预处理减少无关数据。实在太长直接上LSTM、Transforemer-XL）
- 实体抽取怎么做的，有了解吗？（没有具体做，但是大概知道上NER这一块的东西，其他不清楚了）
- 一个算法题，求一个大于等于输入的正整数的最小降序序列，比如，325->330, 4->4, 1234->2000, 4321->4321（20min没做出来，说了下思路，暴力递归）
- 个人体会：这个面试官又迟到10min，携程感觉不太守时，不喜欢，然后办公环境看起来也不太行，总的来说不太行。最后算法题没写出来，估计是凉了，不过这个面试官比上一个态度好很多。
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