熟悉python、数据处理与数据分析、自然语言处理(NLP)、python操作Excel等
熟悉常见数据库,如:mysql、Oracle、pgsql、neo4j图数据库等
熟悉常见的机器学习/深度学习算法,如:朴素贝叶斯算法、隐马尔可夫(HMM)算法、条件随机场算法、文本分类、命名实体识别、信息抽取、摘要抽取、关键词抽取等。
熟悉Python爬虫相关技术
熟悉大模型推理与微调训练。
1.python数据处理。利用python提取Excel表格中相关信息,并存储入库。
2.利用朴素贝叶斯算法完成招聘职位分类任务。
3.利用深度学习完成命名实体识别(如:人名、时间、地点等)。
4.利用深度学习完成文本摘要抽取。
5.利用大模型完成知识库检索问答的RAG系统。
负责算法选型设计与具体开发实现。利用深度学习算法与词向量完成算法的开发。关系挖掘与相似度计算均已应用于公司多个项目中,反响良好。
利用TextCNN、bert等相关深度学习模型与预训练模型训练情感分析与文本分类模型。 根据用户输入的文本,分析文本所蕴含的情感倾向,或者根据预先定义的文本类型,给文本打上对应的标签。
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