机器学习
图像识别
自然语言处理
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1月前来过
西安全职 · 1000/日 · 21750/月信用正常
工作时间: 工作日10:00-18:00工作地点:
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****************聊一聊
个人介绍
熟悉python，常用pytorch，了解C++，tensorflow等
算法：了解常见的机器学习算法(SVM，逻辑回归, XGboost, DeepCrossing, wide&Deep, DeepFM, NFM, DCN, AFM 等)
英语等级 CET-6，拥有良好的英文文献阅读能力
项目：作为项目负责人负责过3个项目，涉及领域为NLP和CV。NLP包括文本的实体和关系提取，以及自然语言处理的实战项目开发；CV包括针对企业开发出已落地的图片，视频人脸识别项目；其余的对图神经网络稍有研究
算法：了解常见的机器学习算法(SVM，逻辑回归, XGboost, DeepCrossing, wide&Deep, DeepFM, NFM, DCN, AFM 等)
英语等级 CET-6，拥有良好的英文文献阅读能力
项目：作为项目负责人负责过3个项目，涉及领域为NLP和CV。NLP包括文本的实体和关系提取，以及自然语言处理的实战项目开发；CV包括针对企业开发出已落地的图片，视频人脸识别项目；其余的对图神经网络稍有研究
教育经历
2016-09-01 - 2020-06-01西安电子科技大学智能科学与技术本科
本科阶段获得过部分数模奖项(奖项可查)，包括 国际大学生数学建模竞赛一等奖 2018.02 - 2018.03 全国大学生数学建模竞赛省一等奖 两次 2017.02 - 2018.01 数学建模亚太赛二等奖 2017.11 - 2017.12 其余为课程，均分保持80+
技能
作品
自然语言处理实战书编撰（ 商汤科技合作项目） 2020.10 - 2021.06 项目介绍：内容包括NLP常用工具，Pandas，贝叶斯，隐马尔可夫，语言模型和词向量，实战项目：中文情感分析，写诗机器人，机器翻译 主要贡献：常见语言模型和词向量的书写，包括NNLM，GloVe，ELMo，word2vec，CBOW，Skip-Gram，Hierarchical Softmax， Negative Sampling 以及Gensim库对词向量的训练和使用；中文情感分析的实战项目，包括Text-CNN，基于LSTM的RNN以及BERT预训练模型来实现中文情感分析并进行评估；最后对所有章节的内容进行审核和整合
02023-04-07 13:21
文本实体及关系提取（电信十所合作项目） 2021.01 - 2021.12 项目负责人 项目介绍：对特定类型文本进行实体及关系提取，同时满足实体消歧和指代消解，数据量亿/日，并上线AI云平台 主要贡献：1. 使用BRAT标注数据集；2. 实体提取：采用Bilstm-CRF模型，加入负采样解决漏标错标问题；修改loss权重以解决数据分布不均问题等；3. 关系提取：采用Bilstm-Att模型，对序列加MASK掩码以解决模型太敏感问题；输入信息添加实体类别以优化分类结果；加入全量负样本以优化提取效果；4. 通过docker部署线上；5. 编写开发阶段所有必要文档 项目成果： 实体及关系提取F1达到0.8以上，同时满足指代消解和实体消歧，达到P40单卡3500条/s，实际效果达到预期
02023-04-07 13:20
天池大赛新闻推荐 - rank 32 / 8266 2022.01 - 2022.02 比赛简介：以新闻APP的新闻推荐为背景，要求根据用户的历史点击新闻的数据信息预测用户的下一次点击 解决方案：设计三路召回策略：1. ItemCF召回，将新闻的点击次序纳入考虑计算相似度，召回时考虑到新闻强热点性加入距离衰减策略；2. YoutubeDNN召回，用RNN提取序列embedding作为部分输入，还有带权序列id和其他基本特征作为补充输入；3. word2vec召回，把用户对新闻的点击序列当作句子来处理。在特征工程后采用LightGBM二分类模型对召回内容合并排序，HI和MRR显著提高
02023-04-07 13:20
