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直小聘
男 | 25岁12345678901zhixiaopin001@kanzhun.com
17年工作经验|求职意向：NLP|期望城市：北京
个人优势
1. 熟练掌握Python编程语言，能够熟练使用相关NLP库，如NLTK、spaCy等，具备良好的编程能力； 2. 具有扎实的自然语言处理理论知识，能够对文本进行分词、词性标注、句法分析等常见NLP任务，对于深度学习在NLP领域的应用有一定了解； 3. 热爱学习和研究新技术，关注业界前沿动态，有较强的自学能力和团队协作能力。
工作经历
- 北京直聘简历科技有限公司NLP2000.01-2000.06
- 工作内容： 1. 担任实习生期间，参与了NLP项目的数据收集、清洗和标注工作，熟练掌握了各种数据清洗和标注工具，包括Python和标注软件。 2. 协助团队完成了三个NLP模型的调试和测试，包括情感分析、文本分类和实体识别，能够独立处理数据和模型。 3. 参与了一次关键词提取的研究，运用了TF-IDF和TextRank算法，成功提取出了X个关键词，为后续分析提供了重要的支持。 4. 负责公司内部文档的翻译和校对工作，熟练掌握翻译技巧和常用的校对软件。 工作业绩： 1. 成功协助完成了三个NLP模型的调试和测试，其中情感分析模型的准确率达到了X%。 2. 参与的关键词提取研究得到了公司领导的好评，提取出的关键词被应用于相关报告中。 3. 翻译和校对的文档数量达到了X份，每份文档均得到了领导的认可和好评。 4. 在数据收集和清洗工作中，成功清洗和标注了X条数据，为项目的顺利进行做出了贡献。
项目经历
- 未命名项目NLP2000.01-2000.06
- 项目内容： 1.情感分析：利用Python和机器学习算法，对用户在社交媒体上的评论进行情感分析。 2.文本分类：使用深度学习框架Keras，对新闻文章进行分类，准确率达到X%。 3.命名实体识别：使用Stanford NLP工具包，对医学文本进行命名实体识别，实现准确率达到X%。 4.语音识别：使用百度语音识别API，对本地录制的语音进行识别，实现识别率达到X%。 项目业绩： 1.情感分析项目：成功对X条用户评论进行情感分析，准确率达到X%。 2.文本分类项目：成功对X篇新闻文章进行分类，准确率达到X%。 3.命名实体识别项目：成功对X个医学文本进行命名实体识别，准确率达到X%。 4.语音识别项目：成功对X段语音进行识别，识别率达到X%。
教育经历
- 北京某某学院本科某某专业2000-2004
- 1. 在校期间，参加过NLP相关竞赛，获得了优异的成绩。 2. 学习期间，独立完成了NLP相关课题研究。 3. 在校期间，参加了NLP技术交流会，积极与同学交流学习。
