如何通关自然语言处理面试？

来点直接的，先看看一些常见自然语言处理面试题： RNN 为什么会发生梯度消失？如何改进？ LSTM 的模型结构是什么？ 为什么说 LSTM 具有长期记忆功能？ LSTM 为什么能抑制梯度衰减？ 什么是 Word2Vec？如何训练？ Word2vec，CBOW 和 Skip-gram 的区别是什么？ 什么是 seq2seq 模型？有哪些优点？ 什么是注意力机制？ 为什么要使用注意力机制，有什么优点？

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