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在GitHub开源轻量级NLP工具包,提供高效中文分词与实体抽取模块,累计获300+星标;并在EMNLP 2023 Workshop上展示基于提示学习的低资源语言生成方法,引发社区讨论。
对自然语言处理领域充满热情的技术探索者,擅长从文本数据中挖掘语言规律并构建实用模型。具备严谨的代码实现能力和持续学习意识,习惯通过复现论文算法深化理解,注重模型可解释性。熟练掌握Python生态链工具链,习惯用Git进行版本控制,对数据质量高度敏感。期待在智能对话、知识抽取等方向持续深耕,以技术解决真实场景中的语言理解难题。
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