@noooop 请务必不要妄自菲薄……一个地方能如果接纳你大概也是认为你有一些潜质之类的吧……

总之如果想做一些ML领域具体的事情，欢迎来聊聊～

不介意来魔都的话可以考虑做NLP的敝厂： http://www.v2ex.com/t/147911

求当面膜拜您牛……推上已fo求回 厂： https://www.v2ex.com/t/147911

居然是和楼主一个大学的……

@MonkeyDLuffy 往 [email protected] 发简历就好。

@Zzway 你用的是那个“诗人般的”选项吧？那个是用诗词语料训练的，对诗词的替换效果会好一些，不针对一般文本。默认的“令人发狂的”模式对一般文本替换程度会高一些。
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虽JD写得略完整，但其实由于管理类的活期望值仅剩会写代码，但是至少得体会你用的词语(Knowmyscientific)。虽说敝职工要写c++，但不会也丧失区别；假如想做NLP的话需懂点打印机操练的窍门能杏鲍菇索引题（起码红帽写估设置或堆计费这些的吧，很根本了），在ACL其它的国度发过文搞过程序大赛（OI、ICPC）那最好了。此外由于化妆品类脑洞不得不开得大，虽说都是和NLP核实，可是终究输出有成就感是一个预测平台，也有机会是一份通报，还有成就感是一个RESTAPI，否则工程原则性习得新事情自制力也是一定的（话说就是单做NLP也要看proposal啊——想来偶尔干活正是看proposal也是一个槽点

@gkiwi 见我 #10 楼的回复。

@lepture 其实只要进行一下繁简转换就可以了，不过现在事情太多忙不过来……

@linkgod 你个睡着了的好意思233

@tommark 对，就是CRF和一些半监督的方法，只不过在各个层面进行了各种优化和调参。

@66CCFF 好吧被你发现了w

@ipush 如果能做大一些也不是没有可能233

@tommark “不要把大便当饭吃”之类的……如果分词添加依存文法之类的feature可能可以避免这样的问题，但是毕竟慢。我们的一个解决方法是拿不同的算法做了几套分词在具体的语境下测试效果。

@fishleen 想具体尝试一下可以看看Nature Language Processing With Python, 想了解NLP的概况可以看冯志伟的《计算语言学基础》这本小册子（虽然现在有点老了不过作为索引和概述还是不错的）。

@xunyu http://www.bosondata.com.cn/team 第二个。数据标注这种活一般都找学校或者外包之类的，厂里面做好品控就很不容易了。

唉，靠谱的coder难找啊……真是悖论。

为什么一定要在帝都呢？

可以附加一下联系方式吗？

魔都的创业公司考虑不？

@guchy2012 我一直都有空的，具体邮件聊吧。