Java工程师 AI 岗位NLP 面试题汇总：自然语言处理核心算法、Tokenization 与案例分析

一、NLP 面试基础：为什么必须了解 Tokenization？

Tokenization（分词）是 NLP 流水线的第一步，将原始文本切分成最小语义单元。无论是传统的 TF-IDF 特征提取，还是 Transformer 模型的输入处理，都离不开高效、准确的 Tokenization 技术。面试官常问：

什么是 Tokenization？它为什么影响下游模型性能？
词级分词（Word）、子词分词（Subword）、字节级分词（Byte）有何区别？
如何在 Java 中自定义分词器或使用现有开源工具？

掌握这些内容不仅能回答概念题，更能展示你对 自然语言处理核心算法 的深入理解。

二、NLP 核心算法详解

2.1 词频与 TF-IDF

Term Frequency (TF)：统计词语在文档中出现次数。
Inverse Document Frequency (IDF)：降低常见词权重，增强区分能力。

> 面试提示：TF-IDF 的计算公式、如何在 Java 中使用 Apache Lucene 或自写实现完成特征提取，都是可能的考点。

2.2 词嵌入（Word Embeddings）

Word2Vec：Skip-gram 与 CBOW；
GloVe：全局共现矩阵；
BERT、ELMo：基于 Transformer 的动态上下文嵌入。

> 面试要点：Word2Vec 模型训练参数、向量计算相似度，BERT 中 Masked Language Model 的原理等。

2.3 Attention 与 Transformer

Self-Attention 机制：Query-Key-Value 的计算；
Multi-Head Attention：并行子空间学习；
Encoder-Decoder 架构：Transformer 相比 RNN/CNN 的优势。

> 面试练习：手写 Self-Attention 的核心伪代码，分析句子“人工智能与自然语言处理”的 Attention 分布。

三、Tokenization 深度剖析

3.1 分词粒度：Word vs Subword vs Byte

Word Tokenization：英文空格切分；中文需外部分词器（如 HanLP、Jieba）；
Subword Tokenization：BPE、WordPiece、SentencePiece；
Byte Tokenization：无词汇表限制。

> 面试问答：为什么 BPE 能平衡词汇表大小和 OOV（Out-of-Vocabulary）问题？

3.2 经典分词工具实战

Stanford CoreNLP：tokenize, ssplit, pos 等 pipeline；
Spark NLP：分布式、高吞吐量；
SentencePiece：端到端训练，无需预分词。

// CoreNLP 分词示例
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize,ssplit,pos,lemma");
StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);
Annotation doc = new Annotation(text);
pipeline.annotate(doc);
for (CoreLabel token : doc.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class)) {
    System.out.println(token.word() + "\t" + token.get(CoreAnnotations.PartOfSpeechAnnotation.class));
}

四、Java 中的 NLP 库对比

库名称	优势	使用场景
Stanford CoreNLP	易集成、功能完备（NER、依存分析）	小规模 Demo、教学与测试
Spark NLP	分布式、高性能、多语言支持	大数据批处理、企业级在线服务
Deeplearning4j	完整 Java 深度学习框架	纯 Java 深度模型训练与部署

> 面试加分项：根据项目需求，分析选择哪种库更合适，并说明理由。

五、案例实战：Java 实现情感分析

5.1 数据预处理与分词

文本清洗：去除 HTML 标签、特殊字符；
使用 SentencePiece 训练 Subword 模型；
分词并生成 Token ID。

5.2 特征提取与模型推理

使用 TF-IDF 或者加载 ONNX 格式的 BERT 模型；
利用 DeepLearning4j 或 TensorFlow Java API 完成推理。

5.3 REST API 部署

@RestController
@RequestMapping("/api/nlp")
public class SentimentController {
    @PostMapping("/predict")
    public SentimentResult predict(@RequestBody TextRequest req) {
        List < String > tokens = tokenizer.tokenize(req.getText());
        float score = model.predict(tokens);
        return new SentimentResult(score > 0.5 ? "Positive" : "Negative", score);
    }
}

> 面试演练：如何优化 API 性能？批量预测、异步处理、缓存策略等。