C# AI 面试真题盘点：NLP 聊天机器人、自然语言处理实战经验总结

一、面试核心考点：NLP 与对话系统

1. Tokenization 与文本预处理：分词、去停用词、特征向量化；
2. 意图识别与实体抽取：ML.NET 分类模型、LUIS 服务；
3. 对话管理：Bot 状态机、对话流设计；
4. 集成与部署：QnA Maker、Azure Bot Framework、性能与监控。

二、NLP 算法与常见面试题

2.1 Tokenization 与特征工程

• 简易分词：Regex.Split(text, "\\W+"); 进阶可用 NLP 库；
• TF-IDF 向量化与向量距离计算。

面试题示例：如何在 C# 中实现自定义分词及停用词过滤？请给出代码思路。

2.2 文本分类与意图识别

• ML.NET：FeaturizeText + SdcaMaximumEntropy 多分类训练；
• 模型评估：Precision/Recall/F1 Metrics。

var pipeline = mlContext.Transforms.Text
    .FeaturizeText("Features", "Utterance")
    .Append(mlContext.Transforms.Conversion
    .MapValueToKey("Label", "Intent"))
    .Append(mlContext.MulticlassClassification
    .Trainers.SdcaMaximumEntropy())
    .Append(mlContext.Transforms.Conversion
    .MapKeyToValue("PredictedLabel"));

面试题示例：解释 SdcaMaximumEntropy 算法原理及适用场景。

2.3 相似度匹配与 FAQ 系统

• 余弦相似度、Levenshtein 距离；
• QnA Maker 用于静态问答匹配。

面试题示例：如何计算两条用户输入与知识库问题的相似度，以选择最佳回答？

2.4 生成式对话与序列模型

• 介绍 seq2seq、Transformer 基础；
• 面试题示例：Transformer 中的 Attention 如何计算？

三、聊天机器人实战拆解

3.1 数据预处理与语料构建

• 建立包含 Intent 与 Utterance 的 CSV 训练集；
• 文本清洗、标注实体与上下文意图。

3.2 ML.NET 聊天机器人实现

1. 文本向量化与分类模型训练；
2. Intent 判定后执行对应响应逻辑；
3. 对话状态管理与上下文维护；
4. Console/ASP.NET Core Web API 示例。

var prediction = model.Predict(new ChatInput { Utterance = userText });
switch(prediction.PredictedLabel) {
    case "Greeting": return "您好，有什么可以帮助您？";
    // 其他 Intent
}

3.3 Azure LUIS 与 QnA Maker 集成

• LUIS：定义意图（Intent）、实体（Entity）并训练；
• QnA Maker：构建 FAQ 知识库，自动提炼问答对；
• 在 Bot 中并行调用 LUIS 意图与 QnA，提升问答覆盖率。

四、系统设计与工程化要点

1. 架构分层：Bot 服务层、LUIS/QnA 模型层、存储与日志层；
2. 并发与性能：ASP.NET Core 异步 API、模型单例缓存；
3. 监控与容错：Application Insights 监测延迟与异常；
4. 安全与合规：输入验证、敏感信息脱敏、GDPR 合规。

五、面试真题精选与解答思路

六、总结与备考策略

• 深练 NLP 基础：Tokenization、TF-IDF、相似度算法；
• 掌握 ML.NET/ LUIS/ QnA：能手写示例并讲解原理；
• 模拟实战：自行搭建 C# Bot，与同事/朋友做压力测试；
• 准备亮点：展示多轮对话管理、生成式对话思路与架构设计。

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