2026年互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面試新趨勢(shì)：AI質(zhì)檢員題目分析一、編程實(shí)現(xiàn)題（共3題，每題15分，總分45分）題目1（15分）：實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的AI文本情感分析工具要求：1.編寫一個(gè)函數(shù)`analyze_sentiment(text)`，輸入一段文本，輸出該文本的情感傾向（"positive"、"negative"或"neutral"）。2.使用簡單的規(guī)則判斷情感傾向，例如：-包含正面詞匯（如"happy"、"good"、"great"）的文本判定為"positive"。-包含負(fù)面詞匯（如"sad"、"bad"、"terrible"）的文本判定為"negative"。-其他情況判定為"neutral"。3.忽略大小寫，忽略標(biāo)點(diǎn)符號(hào)（可使用正則表達(dá)式預(yù)處理）。4.示例輸入輸出：pythonanalyze_sentiment("Iamsohappytoday!")#輸出："positive"analyze_sentiment("Thisisaterribleproduct.")#輸出："negative"analyze_sentiment("Ifeelnothing.")#輸出："neutral"答案：pythonimportredefanalyze_sentiment(text):定義正面和負(fù)面詞匯positive_words={"happy","good","great","excellent","love","fantastic"}negative_words={"sad","bad","terrible","hate","worst","awful"}預(yù)處理：去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)并轉(zhuǎn)換為小寫text=re.sub(r'[^\w\s]','',text).lower()分詞words=text.split()統(tǒng)計(jì)正面和負(fù)面詞匯數(shù)量positive_count=sum(1forwordinwordsifwordinpositive_words)negative_count=sum(1forwordinwordsifwordinnegative_words)判斷情感傾向ifpositive_count>negative_count:return"positive"elifnegative_count>positive_count:return"negative"else:return"neutral"示例測(cè)試print(analyze_sentiment("Iamsohappytoday!"))#輸出："positive"print(analyze_sentiment("Thisisaterribleproduct."))#輸出："negative"print(analyze_sentiment("Ifeelnothing."))#輸出："neutral"解析：1.預(yù)處理：使用正則表達(dá)式`re.sub(r'[^\w\s]','',text)`去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，并將文本轉(zhuǎn)換為小寫以統(tǒng)一處理。2.分詞：通過`text.split()`將文本拆分為單詞列表。3.情感統(tǒng)計(jì)：遍歷單詞列表，統(tǒng)計(jì)正面和負(fù)面詞匯的出現(xiàn)次數(shù)。4.判斷邏輯：根據(jù)正面和負(fù)面詞匯的數(shù)量對(duì)比，判定整體情感傾向。若兩者數(shù)量相同，則判定為"neutral"。題目2（15分）：實(shí)現(xiàn)一個(gè)AI生成規(guī)則問答對(duì)的功能要求：1.編寫一個(gè)函數(shù)`generate_qa_pairs(text)`，輸入一段文本，輸出該文本的規(guī)則化問答對(duì)列表。2.問答對(duì)生成規(guī)則：-提取文本中的關(guān)鍵句子作為問題。-問題后跟隨一個(gè)逗號(hào)加空格，然后是該句子的簡化版本作為答案。-示例輸入輸出：pythontext="Appleisatechnologycompanyfoundedin1976.ItisknownforitsiPhones,Macs,andotherproducts."generate_qa_pairs(text)輸出：python[("Appleisatechnologycompanyfoundedin1976.","Applewasfoundedin1976."),("ItisknownforitsiPhones,Macs,andotherproducts.","AppleisknownforiPhonesandMacs.")]答案：pythonimportredefgenerate_qa_pairs(text):使用簡單分句邏輯（基于句號(hào)、問號(hào)、感嘆號(hào)分割）sentences=re.split(r'(?<=[.!?])\s+',text.strip())qa_pairs=[]forsentenceinsentences:ifnotsentence:continue答案為簡化版本：去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，首字母大寫answer=re.sub(r'[^\w\s]','',sentence).capitalize()問題為原句question=sentenceqa_pairs.append((question,answer))returnqa_pairs示例測(cè)試text="Appleisatechnologycompanyfoundedin1976.ItisknownforitsiPhones,Macs,andotherproducts."print(generate_qa_pairs(text))解析：1.分句：使用正則表達(dá)式`re.split(r'(?<=[.!?])\s+',text.strip())`按句號(hào)、問號(hào)、感嘆號(hào)分割文本。2.生成問答對(duì)：-問題為原句。-答案為原句的簡化版本：去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，首字母大寫。3.邏輯：遍歷所有句子，生成`(問題,答案)`對(duì)并存儲(chǔ)到列表中。題目3（15分）：實(shí)現(xiàn)一個(gè)AI文本摘要生成器（基于規(guī)則）要求：1.編寫一個(gè)函數(shù)`generate_summary(text,num_sentences=3)`，輸入一段文本，輸出該文本的簡短摘要。2.摘要生成規(guī)則：-提取文本中的關(guān)鍵句子（如首句、末句，或包含高頻詞的句子）。-摘要長度為`num_sentences`指定值。-示例輸入輸出：pythontext="Appleisatechnologycompanyfoundedin1976.ItisknownforitsiPhones,Macs,andotherproducts.Apple'srevenueisveryhigh.ThecompanyisalsoactiveinservicesliketheAppStore."generate_summary(text,2)輸出：python"Appleisatechnologycompanyfoundedin1976.ThecompanyisalsoactiveinservicesliketheAppStore."答案：pythonimportredefgenerate_summary(text,num_sentences=3):分句sentences=re.split(r'(?<=[.!?])\s+',text.strip())提取關(guān)鍵句子（首句、末句，或包含高頻詞的句子）key_sentences=[]word_freq={}統(tǒng)計(jì)詞頻forsentenceinsentences:words=re.findall(r'\w+',sentence.lower())forwordinwords:word_freq[word]=word_freq.get(word,0)+1優(yōu)先選擇首句和末句iflen(sentences)>=1:key_sentences.append(sentences[0])iflen(sentences)>=2:key_sentences.append(sentences[-1])補(bǔ)充高頻詞句子forsentenceinsentences:words=re.findall(r'\w+',sentence.lower())freq_score=sum(word_freq.get(word,0)forwordinwords)iffreq_score>2andsentencenotinkey_sentences:key_sentences.append(sentence)iflen(key_sentences)>=num_sentences:break返回摘要return''.join(key_sentences[:num_sentences])示例測(cè)試text="Appleisatechnologycompanyfoundedin1976.ItisknownforitsiPhones,Macs,andotherproducts.Apple'srevenueisveryhigh.ThecompanyisalsoactiveinservicesliketheAppStore."print(generate_summary(text,2))解析：1.分句：同題目2，使用正則表達(dá)式分句。2.詞頻統(tǒng)計(jì)：遍歷所有句子，統(tǒng)計(jì)單詞出現(xiàn)頻率。3.關(guān)鍵句子選擇：-優(yōu)先選擇首句和末句。-補(bǔ)充詞頻較高的句子（如出現(xiàn)3次以上的句子）。4.生成摘要：將選中的句子按順序拼接，返回指定長度的摘要。二、算法設(shè)計(jì)題（共2題，每題20分，總分40分）題目4（20分）：設(shè)計(jì)一個(gè)AI輔助的代碼審查工具要求：1.給定一段Python代碼，編寫函數(shù)`review_code(code)`，輸出該代碼的潛在問題列表。2.問題描述應(yīng)包括：-重復(fù)代碼塊。-過長的函數(shù)。-缺少注釋的函數(shù)。-示例輸入輸出：pythoncode="""defcalculate_sum(a,b):returna+bdefcalculate_sum(a,b):returna+b+cdefprocess_data():沒有注釋data=[1,2,3]foriindata:ifi>2:returni"""review_code(code)輸出：python["重復(fù)代碼塊：函數(shù)'calculate_sum'定義了兩次。","過長的函數(shù)：函數(shù)'process_data'過于復(fù)雜，建議拆分。","缺少注釋的函數(shù)：函數(shù)'process_data'缺少必要注釋。"]答案：pythondefreview_code(code):issues=[]分割代碼塊code_blocks=code.strip().split('\n\n')檢查重復(fù)代碼塊seen_blocks=set()forblockincode_blocks:block_hash=hash(block)ifblock_hashinseen_blocks:issues.append(f"重復(fù)代碼塊：代碼塊'{block[:20]}...'重復(fù)出現(xiàn)。")seen_blocks.add(block_hash)檢查函數(shù)過長和缺少注釋forblockincode_blocks:lines=block.splitlines()ifnotblock.strip():continue判斷是否為函數(shù)定義ifblock.strip().startswith('def'):func_name=block.split()[1].split('(')[0]func_lines=[lineforlineinlinesifnotline.strip().startswith('#')]iflen(func_lines)>10:issues.append(f"過長的函數(shù)：函數(shù)'{func_name}'過于復(fù)雜，建議拆分。")ifnotany(line.strip().startswith('#')forlineinlines):issues.append(f"缺少注釋的函數(shù)：函數(shù)'{func_name}'缺少必要注釋。")returnissues示例測(cè)試code="""defcalculate_sum(a,b):returna+bdefcalculate_sum(a,b):returna+b+cdefprocess_data():沒有注釋data=[1,2,3]foriindata:ifi>2:returni"""print(review_code(code))解析：1.代碼塊分割：按空行分割代碼，將每個(gè)代碼塊視為獨(dú)立單元。2.重復(fù)代碼塊檢測(cè)：-使用`hash`函數(shù)為每個(gè)代碼塊生成唯一哈希值。-若哈希值已存在，則判定為重復(fù)代碼。3.函數(shù)審查：-遍歷所有代碼塊，檢測(cè)是否為函數(shù)定義（以`def`開頭）。-統(tǒng)計(jì)函數(shù)非注釋行數(shù)量，若超過10行，判定為過長。-檢查函數(shù)是否包含注釋，若全部行均為代碼，則判定為缺少注釋。題目5（20分）：設(shè)計(jì)一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的API異常檢測(cè)系統(tǒng)要求：1.給定API調(diào)用日志（如JSON格式），編寫函數(shù)`detect_exceptions(logs)`，輸出異常調(diào)用記錄。2.異常定義：-狀態(tài)碼>=500（服務(wù)器錯(cuò)誤）。-調(diào)用時(shí)間超過閾值（如2秒）。-示例輸入輸出：pythonlogs=[{"id":1,"status":200,"time_ms":150},{"id":2,"status":500,"time_ms":2500},{"id":3,"status":400,"time_ms":300},{"id":4,"status":500,"time_ms":1800}]detect_exceptions(logs,threshold=2000)輸出：python[{"id":2,"status":500,"time_ms":2500},{"id":4,"status":500,"time_ms":1800}]答案：pythondefdetect_exceptions(logs,threshold=2000):exceptions=[]forloginlogs:iflog["status"]>=500orlog["time_ms"]>threshold:exceptions.append(log)returnexceptions示例測(cè)試logs=[{"id":1,"status":200,"time_ms":150},{"id":2,"status":500,"time_ms":2500},{"id":3,"status":400,"time_ms":300},{"id":4,"status":500,"time_ms":1800}]print(detect_exceptions(logs,threshold=2000))解析：1.異常定義：-狀態(tài)碼>=500。-調(diào)用時(shí)間（`time_ms`）超過閾值（默認(rèn)2000毫秒）。2.檢測(cè)邏輯：-遍歷日志列表，檢查每條記錄是否滿足異常條件。-若滿足，則添加到異常列表中。3.輸出：返回所有異常記錄的列表。三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共1題，25分）題目6（25分）：設(shè)計(jì)一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的文本分類系統(tǒng)要求：1.設(shè)計(jì)一個(gè)簡單的文本分類系統(tǒng)，支持多分類任務(wù)（如新聞分類：科技、體育、娛樂）。2.要求包括：-系統(tǒng)架構(gòu)圖（文字描述即可）。-關(guān)鍵模塊說明（數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、分類器）。-如何處理新數(shù)據(jù)（在線學(xué)習(xí)或批量更新）。-示例輸入輸出：pythontext="AppleunveiledthenewiPhone15withadvancedAIfeatures."classify_text(text)#假設(shè)模型已訓(xùn)練輸出：python"科技"答案：1.系統(tǒng)架構(gòu)圖（文字描述）：+-++-++-+|數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊|->|特征提取模塊|->|分類器模塊|+-++-++-+||