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擅长机器学习算法和深度学习算法。算 法 的 落 地 经 验 丰 富 ，熟练使用 python 语言，对 C++有一定程度的了解。编码能力过硬，产品思维卓越。熟 练 使 用 T e n s o r F l o w 平 台 ，熟悉docker 。 英语 6 级，能熟练阅读领域内文献。具备优秀的逻辑思维能力、沟通和表达能力。
项目介绍：当前主流的OCR算法，仅停留于文字的识别层面，如何保持OCR结果的关系结构是一个新的挑战。我们将结构化信息提取模型用于OCR的后端，基于检测框的位置信息和文本的语义信息，利用图神经网络模型和BERT语言模型，实现静态文本和动态实体的一一对应并精确提取关系对中的关键信息，能更好地实现端到端的知识提取。
主要工作：1、数据集的标注转换，2、图神经网络模型、BERT语言模型、ATTENTION机制、实体分类模型、LSTMCRF模型的开发和应用。3、数据增强模块、实体拼接模块、推理显示模块，双loss迭代机制的研究实现。4、探索精度曲线的变化和模型拟合能力的关系，在处理过拟合问题上经验丰富。
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