陈豪，男，助教。
自然语言处理方向。
个人简历：
通过深入研读相关文献，尤其是《深度学习》和《机器学习》等，积累了丰富的知识和经验，并掌握了Python编程语言的技巧，可以在各种计算机科学任务中提供高效支持并解决问题。专业领域集中在自然语言处理，特别侧重于文本信息抽取，包括实体识别和多标签分类等任务。深入研究了最新的研究成果、模型和算法，并在实际项目中成功应用了这些知识，具备了处理复杂自然语言处理任务的能力，以实现更准确和实用的信息提取和分类。
在研究中，积累了丰富的经验，熟练掌握了多种实体识别模型，包括最主流的Bert+bi-Lstm+crf，以及多标签分类模型，如attention-xml、sgm、cascade-xml等。此外，还深入研究了基于知识图谱的推荐模型，成功将这些模型应用于不同的任务中。这些经验使具备了处理各种文本处理任务的技能，能够高效地解决智能分类问题。
学术成就：
全国高等院校计算机基础教育研究会医学专业委员会学术会议 优秀论文二等奖；
机器学习算法在药物毒性预测中的应用评价 中国新药杂志 北大核心。
