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自然語言處理機器學(xué)習(xí)簡歷范文
作者:錘子簡歷 2022/04/20 15:20:00
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求職意向

自然語言處理/機器學(xué)習(xí) 上海 薪資面議 隨時到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡歷大學(xué) 微電子科學(xué)與工程

上海機械創(chuàng)新大賽一等獎(已進(jìn)國家賽),上海創(chuàng)造杯二等獎,上海建橋?qū)W院青云獎學(xué)金

工作經(jīng)驗

2020.x -2020x  

項目經(jīng)驗

2020.x -2020x 中文分詞 研發(fā)

基于jieba分詞,修改部分Jieba源碼,lstm+crf研發(fā)階段(基于tensorflow框架),熟悉Jieba分詞過程。也嘗試過各大量分詞包,目前對開發(fā)一套分詞引擎有極大興趣。

2020.x -2020x word2vec 研發(fā)

基于gensim使用skip_gram和負(fù)采樣生成詞向量,包含詞向量窗口大小維度的調(diào)整測試,包括詞向量的應(yīng)用,主要運用在詞語聯(lián)想(相似度),生成詞向量過程中語料使用Python多進(jìn)程調(diào)用Jieba分詞,分詞使速度提升一倍。

2020.x -2020x web接口 python開發(fā)

使用Flaskweb框架開發(fā)包括詞向量運用,實體識別,自動摘要(textrank,也試過使用歐氏距離排除廣告或者與本文極大不相關(guān))等接口

2020.x -2020x 智能推薦 研發(fā)

基于人的協(xié)同過濾,難點主要認(rèn)為是不能很好的收集用戶的喜好,和用戶閱讀量的差異性(時效性相對比電影推薦等較高)

2020.x -2020x 主流算法的使用 研發(fā)

使用樸素貝葉斯,KNN,KMEANS,隨機森林等經(jīng)典算法做情感分析,和數(shù)據(jù)整理,行業(yè)分類。也使用tf-idf做新詞發(fā)現(xiàn),結(jié)合分詞引擎統(tǒng)計角度來實現(xiàn)。tensorflow的學(xué)習(xí)。

2020.x -2020x PDF提取表格 研發(fā)

使用Tensorflow,faster-RCNN,打標(biāo)了2000張用作訓(xùn)練,效果還可以。

實習(xí)經(jīng)驗

2020.x -2020x  

一家金融計算機科技公司             人工智能及研發(fā)(包含python提供算法接口)

自我評價

在工作中,有良好的團結(jié)意識,熱愛本職工作,不抵觸加班,希望貴公司能給我一次機會!我會竭我所能為公司創(chuàng)造價值!

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