職位描述
咨詢公司/智庫甲方公司金融機構(gòu)二級市場研究經(jīng)驗戰(zhàn)略分析經(jīng)驗學術(shù)/科研咨詢服務專利/商標/知識產(chǎn)權(quán)科學技術(shù)推廣
崗位內(nèi)容：
1. 理解客戶產(chǎn)品及研發(fā)方案，獨立開展收集和分析數(shù)據(jù)，編寫立項報告。
2. 參與項目申請和經(jīng)費管理工作，撰寫和提交項目計劃書、中期報告、結(jié)題報告等文獻。
3. 搜集并掌握相關(guān)領(lǐng)域的最新科研進展和技術(shù)，推動科研創(chuàng)新。
任職要求：
1. 一流本科院校或碩士及以上學位。
2. 具備扎實的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析能力。
3. 良好的團隊合作能力，優(yōu)秀的溝通表達能力和文獻閱讀能力。
工作地點
青島市-嶗山區(qū)-株洲路168號13A01室
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郝先生/人事經(jīng)理
昨日活躍立即溝通
青島鼎冠標準技術(shù)咨詢有限公司
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(shù)手段來實現(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(guān)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(gòu)建及知識增強。隨著基于內(nèi)容的推薦技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應用，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(guān)或者弱相關(guān)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(guān)或者弱相關(guān)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(guān)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。
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