NLP交钥匙解决方案：分类、实体提取、文本分析

我基于自然语言处理创建工业解决方案，将原始的非结构化文本转化为可查询的干净结构化数据，以便用于决策。多年来，我为支持服务、法律部门、市场和媒体监控系统部署了分类器、实体提取器和情感引擎，我理解在幻灯片上看起来不错的演示与能够承受真实请求流量的管道之间的区别。当你给我一系列票据、合同、评论或聊天记录时，我首先会问这段文本应该解决什么问题，因为这个框架决定了后续的一切：标签集、指标和可接受的错误预算。

我的工作涵盖了全方位的任务。我训练和调整文本分类以进行路由、审核和意图检测；提取命名实体——人、组织、金额、日期和您行业特定的术语；计算情感和情绪；准备抽象和提取摘要；调整主题建模和语义搜索，以便您的团队搜索意义，而不是单词匹配。在现成模型能够满足大部分需求的地方，我会在您的标记数据上进行微调，校准阈值，并交付一个使用您词汇的模型，而不是一个通用模型。

您获得的不仅仅是一个带有代码的笔记本。我交付一个文档化的管道，一个评估报告，包含每个类别的真实准确率和召回率数据，一个现成的API或批处理任务以便集成，以及关于模型弱点的清晰说明，以便在生产中没有意外。可维护性对我很重要：可重复的训练、数据版本控制和监控钩子，以便早期捕捉漂移。告诉我关于语言、数据量和目标准确率的信息——我会提出一个现实的计划。

— 文本分类、路由和审核
— 命名实体提取和自定义分类法
— 情感、摘要、主题和语义搜索
— 在您的数据上微调语言模型