卡农的幻想的案例列表
招标app中招投标文件中关键信息抽取
使用深度学习算法实现文本关键信息的抽取，可实现html, word,图片等输入的提取： 项目概述： 在该项目中独立完成方案的设计与实现、信息抽取与校对、合同信息抽取与校对等功能的开发。 所用算法： Word 解析工具、 文本结构化、 MinHash、 BiLSTM+CRF、Bert。 开发环境： Java、 SpringBoot、 OSS、 MongoDB、 Anaconda、 Python3、 TensorFlow、pytorch。
文本勘产品
➢ 文本勘误产品 负责项目部分算法开发 2020.01 – 2020.06 项目概述： 在该产品中参与字词语法校对算法调研。独立完成标点校对算法，产品官网： https://center-word.dacube.cn/#/official。 所用算法： BiLSTM+CRF、 BERT+BiLSTM+CRF、 语言模型。 开发环境： Java、 SpringBoot、 Anaconda、 Python3、 TensorFlow。
案例判断参考
卡农的幻想的案例列表
招标app中招投标文件中关键信息抽取
使用深度学习算法实现文本关键信息的抽取，可实现html, word,图片等输入的提取： 项目概述： 在该项目中独立完成方案的设计与实现、信息抽取与校对、合同信息抽取与校对等功能的开发。 所用算法： Word 解析工具、 文本结构化、 MinHash、 BiLSTM+CRF、Bert。 开发环境： Java、 SpringBoot、 OSS、 MongoDB、 Anaconda、 Python3、 TensorFlow、pytorch。...
文本勘产品
➢ 文本勘误产品 负责项目部分算法开发 2020.01 – 2020.06 项目概述： 在该产品中参与字词语法校对算法调研。独立完成标点校对算法，产品官网： https://center-word.dacube.cn/#/official。 所用算法： BiLSTM+CRF、 BERT+BiLSTM+CRF、 语言模型。 开发环境： Java、 SpringBoot、 Anaconda、 Python3、 TensorFlow。...
