熟练使用Python作为核心开发语言，精通PyTorch深度学习框架，深耕自然语言处理NLP领域，熟练搭建LSTM、Bi-LSTM循环神经网络模型，可独立完成文本全流程处理。具备完整语料处理能力，包含文本清洗、分词、停用词过滤、Word2Vec词向量构建；擅长基于LSTM实现文本分类、情感分析、关键词提取、序列标注等经典NLP任务。掌握基础后端开发，可封装模型推理接口，实现轻量化模型部署与调优；熟悉数据集划分、模型训练、损失函数优化、过拟合抑制等调参流程，代码规范完整，附带清晰注释，可承接各类中小型文本AI开发需求，交付完整可运行工程文件与实验说明文档。

基于Bi-LSTM的电商评论情感分析系统
独立完成全流程开发，以公开电商评论数据集为基础，完成文本数据清洗、去重、分词预处理，使用Word2Vec生成词向量；基于PyTorch搭建双向LSTM神经网络模型，搭建分类层实现评论正负情感自动判别。完成数据集划分、模型训练、参数调优，通过dropout、早停策略降低过拟合，模型分类准确率达到89%。输出完整训练代码、数据集处理脚本、模型权重文件与实验分析报告，可直接用于线上文本情感识别轻量化需求，熟练解决文本噪声、长文本梯度消失等LSTM模型常见问题。