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身为NLP算法工程师，信息抽取可以说是一个必备的学习任务了！

为什么这么说，因为信息抽取通常作为NLP平台工具支撑其他业务，如知识图谱构建、搜索推荐、智能对话等，广泛应用于各个应用方向，如医疗、金融、电商等。

并且信息抽取也是目前NLP中最为实际落地且效益最大的任务，所以行业内对信息抽取的需求非常大。

这里推荐学习信息抽取的同学一定要复现一次BiLSTM-CRF！因为它拉开了命名实体识别深度学习时代的序幕，而且取代CRF成为NER任务的Baseline！

为了帮助大家在复现BiLSTM-CRF的过程中少走弯路、少踩坑，12.7号深度之眼联合 阿里云天池 重磅推出信息抽取论文体验课。

这一次，深度之眼为你提供论文原文和代码！天池免费为你提供配置好的论文复现环境、GPU算力，让你一键跑通论文代码，3天复现信息抽取必学论文：

不仅如 此，深度之眼和阿里云天池还为大家准备了学员福利！

福利一：完课学员全额返还学费！

福利二：优秀学员颁发天池优秀学员证书，获得证书的同学，可成为天池强化学习小白 入门的首批用户！

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如果要学透信息抽取，这十篇论文是你必须要学习的。

上面的课程只是我们Paper年度会员的一部分内容，如果你看过我们的Paper年度会员课程体系，你会想直接加入年度会员，早学早开始！

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【工作职责】

1、讲解计算机视觉（自然语言处理）经典/前沿论文及后续内容迭代和优化2、制作录播课课件，如有代码复现，需要提供经过自己跑的代码及相关注释，方便讲解

3、结合自己的理解和实际工作经历对论文内容做拓展讲解4、按照我们的模板制定教学计划，提升学员的学习效果

【任职要求】

1、计算机视觉（NAS、人脸识别、医学影像识别等）、自然语言处理（文本摘要等）算法、工程岗在职工程师，或人工智能相关课题研究的国内外名校高材生。

2、精读过计算机视觉（自然语言处理）经典论文并对部分论文做过复现，随时关注前沿研究动态。

3、自己出过相关视频课或者在其他机构任职过兼职/全职讲师者优先考虑

4、对教育有热情，在博客、或者知乎等相关知识分享平台写过技术分享文章优先考虑。

5、无须全职，线上工作，能在不影响本职工作下完成备课、授课和学员服务，没有工作地点的限制。

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