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2、熟悉常见的数据结构，有扎实的算法功底，能够独立完成模型开发； 3、对自然语言处理的常见模型有深入研究，如BERT等，有问答系统、阅读理解、机器翻译、代码检索、语义理解等实际项目经验优先，至少熟悉一种深度学习框架，有相关项目经验； 4、良好的分析问题和解决问题的能力。 投递方式 邮件发送到eva来自：其他![]()
。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 向量化检索 向量化检索是一种在高维向量空间中来自：帮助中心![]()
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属性级情感分析 中文（zh） 属性级情感分析（高级版） 中文（zh） 实体级情感分析 中文（zh） 意图理解 中文（zh） 文档分类 中文（zh） 机器翻译接口 文本翻译 翻译支持的原语言和目标语言请见表2 语种识别 支持识别的文本语种请见表3 文档翻译任务创建 文档翻译当前仅支持中英互译 文档翻译状态查询来自：帮助中心![]()
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