算法技能:精通机器学习算法、自然语言处理算法、知识图谱构建,精通python,pytorch、tensorflow等AI框架,LSTM、CNN、BERT、GPT等
业务需求:精通知识图谱体系知识、业务顾问涉及军工,金融,能源,工业(智能制造)行业等知识图谱AI落地方案设计
产品技能:熟练使用磨刀等原型设计工具,研发成智能问答、搜索和图像标注训练平台,文本标注训练平台等产品。
2019.11-2020.08 某所知识图谱智能问答平台 项目经理
项目描述:知识图谱智能问答平台软件基于行业知识图谱通过自然语言会话式交互,以知识为核心,完成问答、统计、分析、挖掘等一系列智能服务。
项目职责:作为项目经理,全面负责执行方案撰写,监督搭建,项目协作,现场协调及执行效果把控。
项目业绩:完成图谱本体建模,构建完成千万级实体、亿级关系图谱,创新突破完成KBQA、FAQ多功能、多图谱的多意图问答技术方案,按时保质保量完成项目交付验收,以此项目研发出公司基于知识图谱问答机器人的产品。
2019.08-2020.05 某军工知识图谱构建与应用软件 项目经理
项目描述:根据开源新闻、百度百科、互动百科以及内部数据等不同来源结构数据,构建符合应用场景和业务需求的知识图谱,形成包含人物、组织、事件、地点、时间、观点、标签等多维度形式的图谱,提供图谱分析和图谱服务,支撑系统的智能应用和业务应用,同时支持业务专家参与数据质量管理、业务模型建立及分析。
项目职责:作为项目经理,全程参与需求分析、项目立项、方案设计以及进度跟踪、对风险进行把控,技术文档编写,协调管理 10+项目团队,实现相互配合,保证按照计划交付项目。
项目业绩:按时保质保量完成项目交付验收,完成本领域图谱本体构建,并推广为该领域基础标准图谱建模,构建完成亿级别图谱,提供图谱构建全流程解决方案,成功申报报1 项发明专利,1项软著,2 项实用新型专利,客户成功将本系统作为台套推广覆盖100+。
2018.06-2019.06 某所舆情事件分析系统新闻内容文本分类 项目经理
项目描述:所属军工舆情系统中,对开源新闻文本进行分类,包括金融、教育、政治、体育、社会、科学等十大类别文本,用于不同专题、主题事件分析。
项目职责:对客户业务进行需求分析、数据清洗、预料集构建以及特征分析,并对算法模型训练及模型部署,与整体业务系统进行集成,基于python版本3.6;pytorch版本1.4开发环境,项目起初采用比较经典的textCNN,Test Loss: 0.42, Test Acc:84.42%;由于文本内容普遍较长,故采用基于word-level级别的bert-DPCNN,弥补TextCNN不能通过卷积获得文本的长距离依赖关系,最终效果Test Loss: 0.37, Test Acc:88.61%。
项目业绩:完成达到落地标准指标分类模型;根据业务算法创新点,完成1项发明专利申请。
基于变压器故障知识整合,整合电力设备故障检修领域内的海量、离散知识点,整合海里冗余数据中关键信息,如故障部件、故障原因、故障类型等;故障知识体系化表示,将变压器设备故障知识进行进行体系化建设,构建成变压器知识图谱,形成通用、可学习的知识,形成行业内电力设备故障检修的分析逻辑。故障
文本标注训练与可视化基于文本类的结构化、半结构化和非结构化数据,通过语料标注并在线训练的方式,生成符合应用场景和业务需求的模型。提供分词、实体、关系、事件的抽取任务调度和抽取结果的可视化展示。