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算法不够精准和有用,又看不到开发的影子。。。算法还是贴论文比较有说服力。
第二个项目也太简单了,文本分类遇到样本不平衡怎么办,标签模棱两可,你可以用数据增强labelsmoothing ,roberta模型太大等问题,可以蒸馏为tinybert等,缩小参数量。
写的项目太简单了,一个项目要简介一下,写一下遇到的困难,然后在写自己的解决方法,最后写效果,记得这个语义比赛的指标为f1分数,不要写具体模型怎么搭建的,还有esim用了,为什么不用bert之类的去试试,你可以说用esim 作为baseline,效果不是很好,再去用预训练模型啥的。
个人技能那块儿感觉可以再丰富一下,分条列出来,而且感觉宽泛了点,最好能再细一点。项目经历都是很基础的nlp任务,有很多开源的对这些baseline的方法做了改进的,可以学习一下就拿来说成自己的了,不然有点太简单的感觉,还有不用把模型的每一层的流程说出来吧,最好感觉还是得写一写亮点,优化。
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略微单薄了一点
你这项目都是demo级别的,不太好。算法岗简历第一定理:面试官看到能get到点但也不懂的项目才有用。也就是项目中要有“新知识”,最好和科研有点儿关系,算法岗的项目不能全是工程。
项目太简单了😂
你可以去做做一些天池kaggle比赛,比你这些小案例好多了,项目最好写三个。
码一下😁
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