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专业成绩：GPA 3.8/4.0（专业前5%）

主修课程：自然语言处理、机器学习、深度学习、Python程序设计、数据结构与算法、人工智能导论、模式识别、算法分析、神经网络与深度学习、信息检索、文本挖掘、数字图像处理、数据库原理、操作系统、计算机网络等。

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项目描述：构建基于预训练语言模型的中文文本情感分析与分类系统，实现对社交媒体评论、新闻文章的情感极性（积极/消极/中性）和主题分类。

技术栈：Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, BERT, NLTK, spaCy, Scikit-learn, TensorBoard

主要贡献：1. 设计并实现基于BERT-base-uncased模型的微调方案，在中文情感分析数据集上达到89.2%准确率；2. 优化模型推理速度，通过量化压缩将模型大小从1.2GB减小至280MB；3. 开发可视化界面，支持用户输入文本并实时返回分析结果，提供模型训练过程监控。

成果：项目获校级“优秀毕业设计”，已开源至GitHub，累计Star 300+，被3家AI创业公司引用技术方案。

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项目描述：基于预训练模型构建中文语义相似度计算系统，实现文档检索、问题匹配等功能，应用于智能客服场景。

技术栈：Python, PyTorch, Sentence-BERT, FAISS, Elasticsearch, Flask

主要贡献：1. 对比测试RoBERTa、Sentence-BERT等模型在中文语义匹配任务上的性能，最终选用Sentence-BERT实现92%召回率；2. 设计向量数据库存储语义特征，优化检索算法，实现毫秒级响应；3. 开发RESTful API，支持单文本与多文本批量检索功能。

成果：系统在校园内部测试环境中准确率达91.5%，被选为“智慧校园”项目核心模块。

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职责：1. 组织每周NLP技术分享会，邀请行业专家开展Transformer模型优化、预训练模型应用等主题讲座；2. 带领5人团队完成“中文新闻情感分析”项目，指导成员使用BERT进行文本分类，获校级科研创新奖；3. 参与编写《自然语言处理实践指南》（校内教材），整理经典论文与开源代码库。

成果：团队成员2人获“华为开发者大赛”NLP赛道二等奖，分享会累计举办32场，覆盖学生3000+人次。

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职责：1. 策划并执行“AI技术周”系列活动，包括模型训练工作坊、开源项目路演等；2. 开发学生会官网后台系统，实现活动报名、信息发布自动化；3. 组织团队完成“校园导航问答系统”项目，优化用户交互体验。

成果：技术周活动参与人数较去年增长120%，官网系统访问量提升85%，导航系统用户满意度达92%。

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编程语言：Python（熟练，精通面向对象编程、装饰器、生成器等高级特性），C++（熟悉，曾用C++实现快速排序算法优化）
NLP技术栈：Hugging Face Transformers, BERT, RoBERTa, spaCy, NLTK, jieba分词，Word2Vec/GloVe，LSTM/GRU，Transformer架构
机器学习框架：PyTorch（熟练），TensorFlow/Keras（熟悉），Scikit-learn（熟练）
数据库与工具：SQLite, MySQL, MongoDB，Git（版本控制），Docker（容器化部署），Jupyter Notebook
语言能力：英语CET-6（580分），能流畅阅读英文技术文档，参与GitHub开源项目贡献（Star数100+）

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2022年：全国大学生人工智能创新大赛二等奖（团队项目“中文情感分析与文本摘要”）
2021年：百度飞桨开发者大赛二等奖（基于飞桨框架实现语义理解模型）
2020-2022年连续两年获校级“优秀学生标兵”称号，综合测评专业第一
2021年：全国大学生数学建模竞赛省级一等奖（基于机器学习的疫情数据预测模型）

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扎实的NLP理论基础，熟悉Transformer、BERT等主流模型原理与实现，具备独立设计文本分类、情感分析等任务的能力，在校期间完成2个核心NLP项目并获行业认可。
熟练掌握Python及主流机器学习框架，擅长算法优化与工程化落地，能将学术研究转化为可部署的系统（如量化压缩BERT模型至移动端）。
具备强烈的技术好奇心与学习能力，持续关注ACL、EMNLP等顶会论文，在GitHub维护NLP学习笔记与开源工具库。
团队协作能力强，曾带领5人团队完成科研项目，主导技术分享与文档编写，注重代码可读性与可维护性。

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