【校招】联想中国2020校园招聘正式启动！

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...

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👋个人背景：双非计算机硕，有一篇A类论文。两个offer都要提前实习👏offer1：深圳某小厂做海外广告业务，岗位是AI应用工程师，说是进去要搞算法，大小周要加班，转正薪资14k左右，离家远。💯offer2：无锡某制造业的AI应用管培生，团队刚组建，要用AI降本增效，老板给的压力比较大，转正薪资10k，离家近。