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专业技能
精通BERT、CRF等预训练模型的微调技术，应用于文本分类、命名实体识别等任务；掌握分词、词性标注、关键词提取及预训练词向量技术；熟悉PyTorch与TensorFlow深度学习框架；具备网络爬虫技术，能绕过反爬机制；熟练使用Linux进行开发；掌握逻辑回归、决策树等机器学习算法；具备信息抽取技术及文本处理能力
工作履历（脱敏处理）
主导多个NLP算法项目开发，包括工作票信息抽取系统、智能外呼意图识别模型等。负责数据标注、模型架构设计及优化，采用BERT_BiLSTM_CRF等模型实现高精度实体识别。在数据稀缺场景下，通过数据增强技术提升模型表现，成功将意图识别准确率提升至行业领先水平。具备完整的算法开发经验，涵盖需求分析、模型训练、效果评估及部署落地全流程。
项目经验（脱敏处理）
2022.03-至今 某电力企业APP安全研判系统
采用多维度特征融合策略，通过包名、图标、源码模板匹配等技术实现APP安全评估，当前准确率96%。构建基于深度学习的实体识别模型，创新性地通过后缀标注技术优化实体关系建模，实现间隔-设备-动作关系的精准解析。
2021.11-2022.3 某省级电力企业工作票智能解析系统
主导变电工作票语义解析项目，构建BERT_BiLSTM_CRF模型实现高精度实体识别。通过数据增强技术解决标注数据不足问题，创新性地采用masked_CRF替代传统CRF，将标签识别精确率提升至99.45%。项目成果实现台账匹配率95.8%，解析效率较传统方法提升40%。
2021.07-2021.11 某金融科技公司智能外呼系统
针对贷款催收场景，优化外呼意图识别模型。通过数据增强技术提升小样本场景下的模型表现，采用Simbert模型构建多意图识别系统，实现意图识别准确率提升15%。创新性地引入注意力机制优化模型泛化能力，显著提升复杂语境下的识别效果。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
2年项目实战经验
可长期驻场
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