我毕业于北京大学计算机系,并获得硕士学位,有4年以上算法开发经验,主要针对于NLP算法,知识图谱,推荐等相关领域。精通python语言,熟练scope。负责微软工程院bing Ads 推荐,滴滴用户画像,腾讯微信NLP算法等相关工作。
1. 利用解耦合思想研究知识图谱、社交网络持续学习问题,能有效防止遗忘,并应用于腾讯语音助手,并以一作身份发表多篇顶级会议论文。
2. 为文本表示学习设计搜索空间,并在微软的NNI工具中整合研究项目。
3. 将自监督思想融入到预训练模型中,缓解小数据集上的噪声问题,在BERT和RoBERTa提高1%,并发表一作论文。
主要针对于NLP算法,知识图谱,推荐等相关领域发表过多篇顶级会议一作论文,擅长NLP等领域相关算法工作。
1. 智能孕妇伴侣机器人: 智能情绪监控,机器人会主动扫描周围环境,如果发现异常会针对性的提示孕妇;使用最新的深度迁移学习技术定制个性化服务,可以实现“不间断”关怀孕妇情绪,准确率可达97.6%。在数据部分,我们通过与公司和医院等机构合作,构建“权威并丰富”的孕期知识图谱。并且还