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专业技能
精通PyTorch与TensorFlow深度学习框架，具备扎实的深度学习理论基础。熟练掌握BERT、Transformer、LSTM等主流NLP模型架构及Attention机制。熟悉Neo4j图数据库在实体关系挖掘中的应用。具备文本分类、命名实体识别（NER）、关系抽取、事件识别等NLP任务的实战经验。熟练使用Word2Vec、FastText进行词向量训练与文本表征。精通OCR技术在PDF文档解析中的应用，熟悉表格结构化数据提取方案。
工作履历（脱敏处理）
主导公司年报智能解析系统研发，构建PDF文档OCR解析-文本结构化-实体抽取全流程方案，实现年均千万级文本数据的自动化处理。开发基于BERT-BiLSTM-CRF的实体识别模型，准确率提升至92%。设计金融事件识别系统，通过图数据库构建企业关系网络，支持多维数据分析与风险预警。主导智能金融服务平台建设，实现新闻分类、事件抽取、影响度评估等核心功能，日均处理新闻数据超50万条。
项目经验（脱敏处理）
公司年报智能解析项目（2021.7-2021.9）
开发PDF文档结构化解析系统，采用OCR技术实现表格与图片内容提取，构建基于BERT-BiLSTM-CRF的实体识别模型，准确抽取企业名称及主营业务信息。设计多阶段数据清洗流程，实现年均千万级文本数据的自动化处理，日均处理能力达10万页。
智能金融服务平台项目（2021.7-至今）
构建金融事件识别系统，通过BERT模型实现新闻文本三分类（汽车/芯片/综合），开发基于规则的事件抽取引擎，准确识别股价波动、合作事件等关键信息。设计图数据库存储方案，实现企业关系网络可视化，支持多维数据分析与风险预警。建立事件影响评估模型，输出股票代码关联的事件影响得分，日均处理新闻数据超50万条。
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