2026年京东算法工程师笔试自然语言处理应用专项训练与指导含答案

2026年京东算法工程师笔试自然语言处理应用专项训练与指导含答案一、选择题（共5题，每题2分，总计10分）1.京东在物流场景中，常用BERT模型进行订单信息抽取，以下哪种情况最适合使用BERT的命名实体识别（NER）能力？A.提取订单中的收货人姓名B.识别订单中的商品品类C.判断订单金额是否合理D.分析订单配送时效2.京东618大促期间，客服系统需要快速生成订单处理回复，以下哪种生成式模型最适合用于生成自然、流畅的回复？A.CRF（条件随机场）B.BiLSTM-CRFC.T5（Text-To-TextTransferTransformer）D.BERT-for-Sequence-Classification3.京东金融风控中，需要分析用户评论判断是否存在欺诈行为，以下哪种模型最适合用于情感倾向分类？A.GPT-3B.RoBERTaC.LSTMD.Word2Vec4.京东在商品搜索中，常用DPR（DeepLearningforRetrieval）模型提升召回率，以下哪种技术最适合用于DPR的预训练阶段？A.BERTB.T5C.ALBERTD.XLNet5.京东客服系统需要自动回答用户问题，以下哪种技术最适合用于问答对匹配？A.A/B测试B.DNN（深度神经网络）C.BM25D.DPR二、填空题（共5题，每题2分，总计10分）1.在京东商品评论分析中，__________模型常用于识别用户情感倾向（正面/负面/中性）。（答案：BERT或RoBERTa）2.京东物流场景中，__________技术可用于自动提取订单中的关键信息，如收货地址、电话号码等。（答案：命名实体识别NER或正则表达式）3.京东客服系统常用__________模型生成个性化的回复，提升用户体验。（答案：T5或GPT-3）4.在京东搜索排序中，__________模型通过深度学习提升搜索结果的相关性。（答案：DPR或BERT-for-Search）5.京东金融风控中，__________技术可用于分析用户评论中的欺诈关键词，降低风险。（答案：文本分类或关键词匹配）三、简答题（共4题，每题5分，总计20分）1.简述BERT在京东商品搜索中的应用场景及优势。答案：BERT在京东商品搜索中可用于提升搜索结果的相关性。通过预训练和微调，BERT能理解用户查询的语义，并匹配商品标题、描述中的关键词，从而提高召回率和排序效果。优势包括：-语义理解能力强，能识别同义词、近义词等。-微调后可适应京东特定场景，如长尾词召回。-相比传统BM25，效果更优，尤其对复杂查询。2.京东客服系统如何利用自然语言处理技术提升回复效率？答案：京东客服系统可通过以下技术提升回复效率：-意图识别：识别用户问题类型（如订单查询、物流跟踪等）。-槽位填充：提取关键信息（如订单号、收货地址等）。-模板回复：基于意图生成标准化回复，减少人工干预。-多轮对话：通过对话管理技术（如Rasa）处理复杂场景。3.京东金融风控中，如何利用NLP技术识别欺诈用户？答案：京东金融风控可通过以下NLP技术识别欺诈用户：-文本分类：分析用户评论中的欺诈关键词（如“虚假交易”“诈骗”等）。-情感分析：判断用户情绪是否异常（如愤怒、焦虑等）。-主题建模：识别欺诈主题（如“退款欺诈”“虚假宣传”等）。-用户画像：结合用户行为和评论数据，构建风险评分模型。4.京东物流场景中，如何利用NLP技术优化配送路线？答案：京东物流可通过以下NLP技术优化配送路线：-地址解析：自动提取订单地址中的关键信息（如省市区、街道等）。-语义地图：理解地址语义，减少歧义（如“XX路”vs“XX路XX小区”）。-实时路况分析：结合文本数据（如天气、拥堵信息）调整路线。-配送时效预测：通过历史订单数据预测配送时间，优化调度。四、编程题（共2题，每题10分，总计20分）1.假设京东商品评论数据如下，请用Python实现基于BERT的情感分类代码片段（无需训练，仅展示框架）。python示例数据reviews=[("这款手机性价比很高，推荐购买！","positive"),("电池续航一般，不太满意。","negative"),("功能不错，但价格有点贵。","neutral")]请在此处补充BERT情感分类代码框架答案：pythonfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorch加载BERT模型和分词器tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese',num_labels=3)defclassify_sentiment(text):inputs=tokenizer(text,return_tensors='pt',truncation=True,padding=True)outputs=model(inputs)logits=outputs.logitspredicted_class=torch.argmax(logits,dim=1).item()return['positive','negative','neutral'][predicted_class]示例调用forreview,labelinreviews:sentiment=classify_sentiment(review)print(f"评论：{review}->情感：{sentiment}")2.假设京东客服问题数据如下，请用Python实现基于DPR的问答对匹配代码片段（无需训练，仅展示框架）。python示例数据questions=["我的订单什么时候发货？","如何查询物流状态？","可以修改收货地址吗？"]answers=["订单一般在下单后24小时内发货。","您可以在‘我的订单’页面查看物流详情。","已发货前可以修改地址，请及时操作。"]请在此处补充DPR问答对匹配代码框架答案：pythonfromtransformersimportDPRQuestionEncoder,DPRContextEncoderimporttorch加载DPR模型和分词器question_encoder=DPRQuestionEncoder.from_pretrained('facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base')context_encoder=DPRContextEncoder.from_pretrained('facebook/dpr-context_encoder-single-nq-base')defencode_questions(questions):inputs=question_encoder(tokenizer(questions,return_tensors='pt',truncation=True,padding=True))returninputs.pooler_outputdefencode_contexts(contexts):inputs=context_encoder(tokenizer(contexts,return_tensors='pt',truncation=True,padding=True))returninputs.pooler_output编码问题和答案question_embeddings=encode_questions(questions)context_embeddings=encode_contexts(answers)计算相似度scores=torch.matmul(question_embeddings,context_embeddings.T).squeeze()best_match=torch.argmax(scores).item()print(f"最佳匹配问题：{questions[best_match]}->最佳答案：{answers[best_match]}")五、开放题（共1题，10分）京东计划在2026年上线基于大模型的智能客服系统，请结合当前NLP技术趋势，提出3项优化方案，并说明其可行性。答案：1.多模态交互：结合语音和文本输入，提升客服体验。-技术：语音识别（如科大讯飞ASR）+文本理解（BERT）。-可行性：京东已具备语音识别能力，需进一步整合多模态模型（如CLIP）。2.知识增强大模型：接入京东知识图谱，提升专业领域回答能力。-技术：RAG（Retrieval-Au