项目描述：整个公司的核心NLP底层框架由我们开发，包括Wordseg、POS、NER、Tagging、Summary5个子模块，用Python的class封装，供安装调用。工作内容：上述5子模块的开发、升级、维护对于Wordseg，根据词库构建词图，针对连续单字，使用HMM、CRF、Bi-LSTM-CRF进行未登录词识别加入词图，计算最优分词路径；对于POS，先分词，再从词库或模型中找出词的词性标签，对于存在一词多词性问题，计算最优词性路径；对于NER，使用CRF和DL模型识别实体，再融合词库中的实体，返回；对于Tagging，使用TF-IDF、TextRank、LDA多种模型提取；对于Summary，主要考虑的是抽取式摘要，计算句子的bm25分数，进行TextRank；