熟练使用Python语言、Tensorflow深度学习框架;掌握机器学习算法、神经网络模型,如GBDT、AdaBoost、Transformer、Bert等;可根据具体任务生产语料、训练模型;熟练使用多种模型完成文本分类、序列标注、事件抽取等任务;掌握数据清洗、数据增强等语料处理方法。
七年算法经验,涉及自然语言处理,计算机视觉和网络安全多个领域。
项目名称:基于多维特征提取的视频内容识别系统设计
主要内容:采集视频,提取图像、音频特征,利用SIFT特征及CNN-LSTM网络,训练分类器。
项目成果:识别广播视频中的广告内容,准确率和召回率分别为90%和98.02%。技术创新有采用二次差分技术检测镜头边界,解决渐变镜头识别困难的情况;使用CNN模型提取图像特征、综合音频特征进行分类,识别视频中的广告内容。
项目名称:基于新浪微博的春晚舆论分析
主要内容:爬取数据,清洗数据,数据标注。
项目成果:项目主要内容是基于微博分析观众对春晚的评价,包括爬数据、清洗数据,标注语料和训练模型
。项目名称:金融新闻实时追踪系统
主要内容:新闻分类、新闻概念抽取、新闻摘要生成。
项目成果:将金融类新闻细分股票、基金等7个类别,准确率99.25%;使用bert+Lstm_crf模型从新闻标题中识别概念名称,准确率94.73%;开发无监督抽取式摘要算法。
项目名称:数据生产平台建设
主要内容:对定期公告中的表格做分类。
项目成果:使用辅助模型,在长篇幅的公告中定位关键表格,帮助标注人员快速发现关键信息。
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