5年后台,4年深度学习算法开发经验,熟悉系统开发流程;熟悉Java、Python,能使用Tensorflow、Pytorch开发机器学习算法。熟悉Linux工作环境;了解常见机器学习、深度学习、最优化、模型评估算法;了解分词、命名实体识别、关系抽取、文本分类、阅读理解、开放领域问答等自然语言处理技术;了解目标检测、图像分类等计算机视觉技术。
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旅客评论分析系统
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1、 公司每天都会收到来自问卷、微博、外部网站等多个渠道反馈的旅客意见,人工分析存在效率低、统计难等问题。通过建立分析模型,自动识别评论的情感取向、业务问题,从而更好地发掘旅客反馈的焦点问题,了解自身服务短板,为提升服务质量输入价值。
2、 通过智能识别技术,对每条旅客评论进行多维度分类,对旅客评论进行情感、业务类别两个维度进行分类。
3、 服务基于深度学习文本分类技术,使用 TextCNN、DPCNN、Bert 训练多种文本分类模型。服务基于 Java、Python、Pytorch 开发。
4、项目中负责需求调研、方案设计、模型开发、服务发布、日常运维等工作。
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智能问答系统
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1、智能问答系统结合 NLP 、搜索引擎等技术,通过对用户的问题进行分析,自动匹配出问答库中最符合用户意图的答案。为需要实现问答服务的业务系统提供服务。
2、基于公司内部手册、规章等数据,构建企业知识库,通过对用户问题进行语义分析,自动识别用户意图,检索并返回知识库中的最佳答案,帮助用户从庞大的信息海洋中快速找到需要的信息。
3、服务基于深度学习词法分析、开放式问答技术,使用 CONV-SEG、Bi-LSTM、CAN-NER、Bert、DPR 等训练分词、词性标注、命名实体识别、智能问答模型。服务基于 Java、Python、Pytorch 开发。
4、项目中负责需求调研、方案设计、模型开发、服务发布、日常运维等工作。
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行李破损分析服务
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1、旅客托运行李破损后,特别是离开隔离区后,发现行李存在破损,提出投诉时,存在人工审核标准不明确、人工恰谈赔付耗时长,导致二次投诉,影响公司品牌形象。
2、通过引入 AI 智能识别,在旅客提取行李后,若发现行李破损,可通过旅客手机,至南航E行上传破损行李图片,通过 AI 图像识别,识别破损行李情况,并自动给出赔偿金额,以解决人员审核时长,标准不一致的问题,提高赔偿工作效率。
3、服务基于深度学习目标检测、图像分类技术,使用 YoloV5、ResNet 训练多种组件的破损识别模型。
4、服务基于 Java、Python、Pytorch 开发。
5、项目中负责需求调研、方案设计、模型开发、服务发布、日常运维等工作。
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不安全事件分类服务
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1、 用户在系统中录入不安全事件时,每次需要从众多的事件类别中选定对应的类别,操作麻烦且容易选错。通过智能识别技术对事件描述文本进行自动分类,为用户提供候选类别,可以提高录入效率。
2、 基于文本分类技术,使用 TextCNN ,实现多类别(150+类)分类问题。服务基于 Java、Python、Tensorflow 开发。
3、项目中负责需求调研、方案设计、模型开发、服务发布、日常运维等工作。
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人工智能平台
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1、人工智能平台分为服务平台和开发平台两部分。服务平台为企业内部研发项目组提供相关通用人工智能服务。平台提供计算机视觉、自然语言处理、语音识别的服务接口,项目组只需要通过接口调用,即可使用相关服务,不需要各个项目组重新开始研发。开发平台为研发人员提供统一的数据标注、模型开发环境,统一技术架构,提升开发效率。
2、 平台基于百度 BML 建设。
3、项目中负责协调资源、需求调研、方案设计等工作。
1、 公司每天都会收到来自问卷、微博、外部网站等多个渠道反馈的旅客意见,人工分析存在效率低、统计难等问题。通过建立分析模型,自动识别评论的情感取向、业务问题,从而更好地发掘旅客反馈的焦点问题,了解自身服务短板,为提升服务质量输入价值。 2、 通过智能识别技术,对每条旅客评论进行
1、智能问答系统结合 NLP 、搜索引擎等技术,通过对用户的问题进行分析,自动匹配出问答库中最符合用户意图的答案。为需要实现问答服务的业务系统提供服务。 2、基于公司内部手册、规章等数据,构建企业知识库,通过对用户问题进行语义分析,自动识别用户意图,检索并返回知识库中的最佳答案
1、旅客托运行李破损后,特别是离开隔离区后,发现行李存在破损,提出投诉时,存在人工审核标准不明确、人工恰谈赔付耗时长,导致二次投诉,影响公司品牌形象。 2、通过引入 AI 智能识别,在旅客提取行李后,若发现行李破损,可通过旅客手机,至南航E行上传破损行李图片,通过 AI 图