职业自动编码系统
案例介绍
系统采用Python、PyTorch、BERT及Vue.js等技术，并使用约500万条历史调查记录进行模型微调和验证。针对用户填写内容不统一、描述方式多样及职业名称存在歧义等问题，模型会分析文本语义并推荐相应的标准分类代码，经测试准确率达到99%。
我同时负责连接AI模型与业务系统，规划从数据输入、文本处理、模型推理、编码输出到人工复核的完整流程。该项目大幅减少重复的人工分类工作，并提升处理速度及分类一致性，充分体现了我在自然语言处理、BERT模型微调、AI系统设计及业务流程自动化方面的实践能力。
职业自动编码系统
案例介绍
该项目是一套基于人工智能的职业自动编码系统，可理解用户以自然语言填写的职业及工作内容，并自动匹配标准职业分类代码，将原本依赖人工判断的分类流程转化为自动化处理。我在项目中担任系统分析师，负责整体工作流程、系统架构、模型应用方案及部署机制设计。
系统采用Python、PyTorch、BERT及Vue.js等技术，并使用约500万条历史调查记录进行模型微调和验证。针对用户填写内容不统一、描述方式多样及职业名称存在歧义等问题，模型会分析文本语义并推荐相应的标准分类代码，经测试准确率达到99%。
我同时负责连接AI模型与业务系统，规划从数据输入、文本处理、模型推理、编码输出到人工复核的完整流程。该项目大幅减少重复的人工分类工作，并提升处理速度及分类一致性，充分体现了我在自然语言处理、BERT模型微调、AI系统设计及业务流程自动化方面的实践能力。
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