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青島鼎冠標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)咨詢(xún)有限公司

未融資 民營(yíng) 20-99人
學(xué)術(shù)/科研
3 在招職位
8 共邀面試

公司介紹

公司主要業(yè)務(wù)為科技成果標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)體系的培訓(xùn)和咨詢(xún)等,參與制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),并且是行業(yè)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的主要完成人。每年培訓(xùn)場(chǎng)次100+,涉及全國(guó)50余省市。圍繞推動(dòng)科技成果轉(zhuǎn)化,推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展,通過(guò)有效的技術(shù)手段來(lái)實(shí)現(xiàn)“產(chǎn)業(yè)側(cè)的技術(shù)需求”與“高校側(cè)科研成果”的精準(zhǔn)匹配,而實(shí)現(xiàn)以文本為載體的需求和成果的語(yǔ)義表征,必然遭遇來(lái)自“一詞多義”的挑戰(zhàn)。 通過(guò)評(píng)估相關(guān)詞匯之間的相似度,可以進(jìn)行文本分類(lèi)、模糊搜索、智能匹配、增強(qiáng)人機(jī)對(duì)話的理解,還能用于知識(shí)圖譜構(gòu)建及知識(shí)增強(qiáng)。隨著基于內(nèi)容的推薦技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,內(nèi)容的關(guān)鍵詞提取和降噪消歧成為推薦性能優(yōu)劣的關(guān)鍵因素,雖然有一些研究通過(guò)擴(kuò)展短文本的詞義或描述文本來(lái)增強(qiáng)語(yǔ)義,但大部分模型在做信息的加法,而很少考慮進(jìn)行不相關(guān)或者弱相關(guān)信息的過(guò)濾,往往難以取得很好的性能。多義性是NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的挑戰(zhàn),而中文的語(yǔ)義分析更為復(fù)雜。為了更加準(zhǔn)確的語(yǔ)義描述,信息擴(kuò)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(jìn)行不相關(guān)或者弱相關(guān)信息的過(guò)濾,往往難以取得很好的性能。本文提出了一種基于互場(chǎng)景感知與多模態(tài)增強(qiáng)的表征方法,通過(guò)擴(kuò)展詞對(duì)中的詞典、描述文本、以及圖片信息,分別在各個(gè)模態(tài)下進(jìn)行相似度比較,將相關(guān)性較弱的擴(kuò)展信息進(jìn)行基于場(chǎng)景化的過(guò)濾降噪,再將三種模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合比較,在五個(gè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)集中證明了本算法的優(yōu)越性。

公司優(yōu)勢(shì)

  • 員工旅游
  • 節(jié)日福利
  • 多次晉升機(jī)會(huì)
  • 大牛帶隊(duì)
  • 定期培訓(xùn)
  • 項(xiàng)目獎(jiǎng)金
  • 年底雙薪
  • 帶薪年假
  • 績(jī)效獎(jiǎng)金
  • 五險(xiǎn)一金

工商信息

  • 青島鼎冠標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)咨詢(xún)有限公司
  • 2018-11-26
  • 1萬(wàn)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(wù)服務(wù)
  • 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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