在深度学习和自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）领域中，华为作为全球领先的企业之一，在招聘其NLP算法工程师时会设置颇具挑战性的面试题。以下是对部分可能的华为NLP算法工程师面试问题以及相应的解析：
1. **面试题目**：请阐述一下Transformer模型的工作原理，并谈谈BERT为什么能在预训练-微调框架下取得重大突破。
**解析**: Transformer是Google于2017年提出的一种全新的序列到序列建模结构，它摒弃了传统的RNN或CNN架构，采用自注意力机制对输入序列的所有位置进行全局的信息交互，极大地提升了长距离依赖关系的学习能力。而BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)则在此基础上实现了双向的语言表征学习——以往的方法往往只能单向考虑上下文语境，如左至右或者右至左；但BERT通过遮蔽式预测任务(Masked LM)与下一个句子预测任务(NSP)，使每个词都能够看到整个句中的其他词汇信息，从而获取更为丰富的语义理解力，这也是为何BERT能够在各类NLP下游任务上实现显著提升的关键所在。
2. **面试题目**：你如何优化一个情感分析系统的性能？
**解析**：针对这个问题可以从多个角度入手：
- 数据层面：确保数据集的质量、多样性和规模都足够大，同时平衡正负样本以避免过拟合；
- 特征工程方面：提取更具有区分度的情感特征，比如关键词、实体提及等，甚至引入外部知识图谱增强表示能力；
- 模型选择及调整：选用适合文本分类的任务特定神经网络结构，例如Text-CNN、LSTM 或 BERT 等并结合集成方法提高效果。对于超参数的选择，则需要使用交叉验证等方式细致调节；
- 预训练+迁移学习策略：利用已有的大规模无标注文本预先训练得到通用语言表达模型，然后将此模型迁移到具体的情感分析任务上去。
3. **面试题目**：解释什么是依存语法树及其在NLP应用中的作用。
**解析**：依存语法树是一种揭示词语之间相互关联的方式，其中每一个节点代表一句话中的某个单词，边代表着两个单词之间的语法依赖关系，通常箭头指向的是“主”方。例如，“我爱你”的依存树可能是"我"(subject)-"爱"(predicate)"你"(object)这样的形式。这种结构化方式有利于机器理解和模拟人类思维过程，广泛应用在命名实体识别(NER)、句法分析、自动问答系统构建等多个实际场景里，有助于计算机准确把握复杂语言环境下的深层含义和逻辑联系。
总结来说，要成为一名出色的华为NLP算法工程师，不仅要有扎实的基础理论功底，还需要具备解决实践性难题的能力，紧跟前沿技术发展动态并在实践中灵活运用各种先进的NLP技术和思想。上述的问题解答仅仅只是冰山一角，实际上面对的技术挑战将会更加丰富多元且深入。
