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熟悉各种主流Machine Learning算法。
精通分类，推荐，分词，词性标注等应用场景的算法。
在Natural Language Processing和Natural Language Understanding这两个方面有着丰富的经验。
熟悉机器学习算法的优化理论。
熟悉learn to rank的各种排序策略。简单地实验了pair wise和list wise的排序效果，认为pair wise优于list wise。
自学能力强，本科期间曾获全国大学生数学建模一等奖。
聚类算法已申请国家专利。
第二份工作主要解决嵌入式问答系统的分类与实体抽取。嵌入式环境资源有限，在算法选择过程中即要保证算法性能，又要考虑硬件资源的资源消耗。这就要求训练的模型又小又好。对于分类，研发了一个可以自动选取特征，自动生成模型的分类器。
第三份工作主要研究方向为电商领域词性歧义消除，0结果数据搜索推荐，作弊检测。
对电商领域的数据已有充分了解，希望再观望更好地机会。
对于聚类，分类，推荐和排序等问题的解决有着自己的想法和理解。
对NLP和ML充满热情，坚信算法可以改变世界。