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青島鼎冠標準技術咨詢有限公司

未融資 民營 20-99人
學術/科研
3 在招職位
8 共邀面試

公司介紹

公司主要業(yè)務為科技成果標準化評價體系的培訓和咨詢等,參與制定行業(yè)標準,并且是行業(yè)國家標準的主要完成人。每年培訓場次100+,涉及全國50余省市。圍繞推動科技成果轉(zhuǎn)化,推動新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展,通過有效的技術手段來實現(xiàn)“產(chǎn)業(yè)側(cè)的技術需求”與“高校側(cè)科研成果”的精準匹配,而實現(xiàn)以文本為載體的需求和成果的語義表征,必然遭遇來自“一詞多義”的挑戰(zhàn)。 通過評估相關詞匯之間的相似度,可以進行文本分類、模糊搜索、智能匹配、增強人機對話的理解,還能用于知識圖譜構建及知識增強。隨著基于內(nèi)容的推薦技術的快速發(fā)展和廣泛應用,內(nèi)容的關鍵詞提取和降噪消歧成為推薦性能優(yōu)劣的關鍵因素,雖然有一些研究通過擴展短文本的詞義或描述文本來增強語義,但大部分模型在做信息的加法,而很少考慮進行不相關或者弱相關信息的過濾,往往難以取得很好的性能。多義性是NLP、機器學習中常見的挑戰(zhàn),而中文的語義分析更為復雜。為了更加準確的語義描述,信息擴展的方式在很多方法中被采用,但由于大部分模型在做信息的加法,而很少考慮進行不相關或者弱相關信息的過濾,往往難以取得很好的性能。本文提出了一種基于互場景感知與多模態(tài)增強的表征方法,通過擴展詞對中的詞典、描述文本、以及圖片信息,分別在各個模態(tài)下進行相似度比較,將相關性較弱的擴展信息進行基于場景化的過濾降噪,再將三種模態(tài)數(shù)據(jù)進行融合比較,在五個公開的數(shù)據(jù)集中證明了本算法的優(yōu)越性。

公司優(yōu)勢

  • 員工旅游
  • 節(jié)日福利
  • 多次晉升機會
  • 大牛帶隊
  • 定期培訓
  • 項目獎金
  • 年底雙薪
  • 帶薪年假
  • 績效獎金
  • 五險一金

工商信息

  • 青島鼎冠標準技術咨詢有限公司
  • 2018-11-26
  • 1萬元
  • 于桂菊
  • 螞蟻企業(yè)信用 二維碼

招聘職位

區(qū)域:

不限
  • 青島

職位:

不限
  • 商務服務
  • 投融資
  • 文員/助理

薪資:

不限
  • 1K以下
  • 1K-2K
  • 2K-4K
  • 4K-6K
  • 6K-8K
  • 8K-10K
  • 10K-15K
  • 15K-25K
  • 25K-35K
  • 35K-50K
  • 50K-70K
  • 70K-100K
  • 100K以上

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