自然语言处理

根据客户需求，可以通过复杂的设计流程，实现循环，判断，自定义逻辑处理，自定义数据的导出，数据库检索等等功能。

AI智能ssc主要是分为 admin管理端 和 chatbot（智能客服）PC + H5 端组成，都是通过 react框架 + typescript + antd UI组件 等技术栈搭建而成，主要为客户解决自动化审批流 程，提高入转调离效率，还提供chatbot智能客服采用多轮对话形式分析用户真实意图。同时支 持企业知识库，通过运营团队的不断扩展可以达到企业内部员工的问题覆盖。

1、功能是针对用户话术的情感分析，方向为正向，中性、负向； 2、通过开源数据、ChatGPT标注数据、人工标注数据构建数据集； 3、模型选型使用BERT类NLU模型； 4、融合对抗训练等策略训练模型； 5、模型F1达到98%； 6、本人独立完成。

个人构建基于酒店咨询类对话机器人 1、项目使用RASA开源框架； 2、项目内加入自己训练的情感识别模型、信息抽取模型、意图识别模型； 3、可以作为酒店有限域对话机器人； 4、项目由本人独立完成。

获取金融领域一些股评文章、用户留言发帖等文本，通过自然语言处理、语法处理，构建舆情模型，实时显示舆情方向

主要包括素材采集、文案优化、视频制作、平台发布等多个模块组成，通过对指定主流自媒体平台的公开数据采集（可指定关键词或增量）=> 对采集文章使用AI工具（ChatGPT、百度文心、讯飞火星等）进行改写优化 => 根据优化文章内容使用AI工具（OpenAI-Dalle等）配图、配音及字幕，生成短视频 => 将全新的文章或视频自动发布到各大自媒体和短视频平台。实现完整的营销流程。

⽂本模型在 qwen的基础上，使⽤B站爬取的问答⽂本对进⾏微调（涉及 fineturn、Pturn，QLoRA，Int 4量化推理），并 ⽤ langchain 构建训练数据库，存储模型的记忆。 ⽂本转⾳频，调⽤微软接⼝，使⽤ ChineseBert 输出情感级性并调⽤不同的声调 ⽪套使⽤ talking-head-anime-3模型，给定2维图⽚⽣成虚拟动画形象

该任务主要使用哈工大LCQMC数据集。LCQMC数据集是一个文本匹配数据集，它是基于人机对话任务的一项基本任务，通常被认为是语义匹配任务，有时是释义识别任务。本节的目标是计算两个文本的相似度，并得出是否相似的结果，相当于一个二分类问题。语料库包含260,068个带有人工注释的问题对，我们将其分为三部分，即包含238,766个问题对的训练集、包含8,802个问题对的验证集和包含 12,500个问题对的测试集。

本系统集成实现了AI聊天、Stable Diffusion WebUI（定制）和ComfyUI应用。 1. 提供通用文字对话功能，另外，还支持使用包含“帮我画”关键词的提示词生成AI图片。 2. 以Stable Diffusion WebUI官方版本为基础，实现了闻声图简版功能，并与原版UI进行了集成。

利用SVD分解实现PCA主成分分析，对于前期通过 skip-gram 网络训练所得的 200 维词向量，可通过该方法压缩至 100 维，同时尽可能保留模型精度

序列标注项目 1、基于LSTM-CRF结构做序列标注项目； 2、数据来源于开源数据； 3、模型准确率95%； 4、项目为本人个人联系项目。

客户是一个迅速发展的企业，由于人力资源管理变得日益复杂，现有的人力资源管理工具已经无法满足需求。为了提高招聘和员工管理效率，客户决定开发一个智能平台来整合人力资源管理的各个环节。该平台的目标是实现高效的人力资源管理，促进组织内部的协作和沟通，并提供全面的数据分析和报告功能，以便客户做出更准确的决策。通过接入ChatGPT，客户希望为员工和管理者提供更好的用户体验，能够回答常见问题、提供指导和建议，并帮助解决一些简单的问题或任务。这将极大地减轻人力资源团队的负担，并提高整体工作效率。系统中包含的功能包含但不仅限于：提供招聘流程管理，包括发布职位、筛选简历、安排面试和评估候选人等功能； 允许客户在平台上发布招聘信息，并能自动将招聘信息推送至各大招聘渠道，如社交媒体和招聘网站； 提供人员档案管理、员工信息维护、奖惩记录管理等功能，确保人力资源数据的准确性和一致性； 支持薪酬管理，包括计算工资、发放工资、管理加班和福利等事项；根据项目需求和员工技能，提供智能化的人员分配功能，以便更好地调度和管理人力资源； 提供绩效评估标准和流程的设定，支持定期评估和反馈，以及对员工的绩效进行跟踪和分析； 生成

1、视频下载主要分为3大模块。 a、视频地址识别和视频下载 b、边看边缓存功能 c、本地视频播放 2、软件全部由我一个人编写完成。 3、这个软件难点有两个一个是视频后台下载和批量下载，以及在线缓存功能

通过导入第三方AI引擎，提高识别精度。 通过自定义script脚本，在导入AI引擎的同时，根据客户需求，加入相应的逻辑处理，实现数据的检查，整合以及保存处理。

对天池比赛中给定的中文糖尿病文本数据集进行分类，属于一个多分类任务。通过构建自己的模型。最终实现最好的分类准确率。

使用朴素贝叶斯算法计算，爬取数据清洗处理打上标签，然后训练，保存模型再调用即可。其中难点在与数据的爬取和清洗。有了数据集直接放上去训练即可。

OCR项目。纸质文档的电子化处理以及各种数据处理功能，包括和各种外部系统，数据库等的数据整合。 也可以和RPA产品结合，实现数据的后期复杂处理，基本替代人工的数据处理作业。 还有一些RPA单独的项目，项目保密等原因，不方便展示成果物。

1.功能：query理解、语义相关性召回、相关性排序 2.使用ES索引、全文检索、NER模型、FAISS向量检索、tensorflow等技术，达到满意的搜索用户体验

项目为某国内top3手机厂商语音助手。 本人负责自然语言处理部分的架构设计及开发，主导了项目从0到1的过程。 项目采用Python flask框架开发，流量分发使用nginx/openresty 自然语言理解部分实现了一套自研的规则引擎用于意图判断，后改为基于transformer的深度学习模型。 目前项目日活上千万。 本项目为纯后端项目，出于保密，无法提供作品图片。

项目背景：针对某医院智能问诊系统，开发智能问诊模块，对用户输入进行分析和判断，初步判断用户患病情况，并给出就医指南。 主要职责：负责对话引擎整体的算法设计，并进行相关大模型的微调和服务部署。其中涉及的子任务主要包括: (1). 针对用户输入信息的语义理解，抽取核心信息字段信息，主要包括病症名称词汇和病情描述信息。(2). 利用RAG技术实现对问诊流程的智能问答，包括看病流程，报销流程等等。(3). 针对用户的疾病信息进行问诊引导，包括去哪个科室，处理的流程和注意事项等等。(4).信息智能查询，通过语音查询检测结果信息等功能。 主要成果：完成整体系统的开发和大模型的微调，系统对话整体的准确率达到90%以上。