職位描述：定制化NLU模塊開發，主要涉及大框架邏輯的搭建（根據相關字段判斷是編排邏輯還是對話）、文本糾錯、時間以及其他數學術語的識別、自定義詞典分詞、主謂賓等的識別、對話管理等。目前糾錯、時間及其他數學要素識別、主謂賓等成分的識別有現成代碼。可微調直接使用，其他涉及幾個接口的聯調。時間比較詳情...

職位描述：要求：認真負責，不臨時加價，測試數據輸出對比后交付源碼結單，最好做過相關類似優化工作，有成熟優化思路。 代碼為簡單數據處理+keybert關鍵詞抽取模型，目前輸出結果無用關鍵詞較多，需要縮小范圍，減少無用關鍵詞輸出。詳情...

職位描述：定制化NLU模塊開發，主要涉及大框架邏輯的搭建（根據相關字段判斷是編排邏輯還是對話）、文本糾錯、時間以及其他數學術語的識別、自定義詞典分詞、主謂賓等的識別、對話管理等。目前糾錯、時間及其他數學要素識別、主謂賓等成分的識別有現成代碼。可微調直接使用，其他涉及幾個接口的聯調。時間比較詳情...

職位描述：處理基于百度知道數據的后臺問答： 1、優化完善問答種query過濾和對外接口等環節。 2、在前半部分增加faiss已縮短耗時，提升效果 需精通nlp、后臺微服務性能優化詳情...

職位描述：把一個nlu項目模型跑通: 有相關代碼、模型，在本地或者gpu跑起來，根據固定case排查問題。 大概問題是這個case識別出的槽位為什么是空的詳情...

職位描述：1、修改現在后端問答系統的使用模型：熟悉bert、keybert 2. 、解決現在代碼的運行時長造成的超時問題 3、把兩個部分的處理流程都改成一個流程 4、熟悉python、自然語言處理、linux。 5、用時計劃4到5天，期待大佬來合作詳情...

職位描述：基于百度知道數據的自有問答，分為兩個版本，兩版項目代碼基本完善 1、第一版需以預訓練模型方式做finetune，來有效提升問答效果 2、以lsh替換修改第二版中faiss匹配方法，縮短耗時，提升效果 需精通nlp相關，最好有問答項目經驗 總周期約3天詳情...

職位描述：基于百度知道數據的自有問答，分為兩個版本，兩版項目代碼基本完善 1、第一版需以預訓練模型方式做finetune，來有效提升問答效果 2、以lsh替換修改第二版中faiss匹配方法，縮短耗時，提升效果 需精通nlp相關，最好有問答項目經驗 總周期約3天詳情...

職位描述：1、使用albert-zh預訓練模型基于問答數據做相似度匹配的預訓練，提升問答query匹配以及正確過濾的效果 需要您熟悉nlp以及性能優化等詳情...

職位描述：1、關于后臺問答系統的測試 ①：測試問答系統的區分性：是數據庫的能否正確回復，不是數據庫中的數據能否正確過濾，量化標準 ②：用正負樣本（包括合理數據和部分負樣本）測試問答的泛化性，量化標準詳情...