[OT]果壳网的实习机会

[Mingli Yuan]

嗨，各位，

我们这里有若干算法组的实习机会可以提供。果壳网的算法组虽然很小，但是我们确实想用机器学习更好的为中小网站服务。虽然目前的工作还相对浅一些，但大家可以在这里一起学习成长。

能代表我们水准的开源项目包括：

• https://github.com/guokr/simbase ：可用来做推荐引擎的向量数据库，这个项目在某种程度上得到了 nosql 领域的世界级程序员 Salvatore Sanfilippo @antirez 的认可
• https://github.com/guokr/gkseg ：基于 CRF 的中文分词
• https://github.com/guokr/stan-cn-nlp ：Stanford-CoreNLP 的汉语包装
• https://github.com/guokr/hebo ：基于 Hadoop 的高层任务调度器，用于日志分析

这里有比较宽松的学习机会，同时大家还可以一起探索一些目前市面上不多见的特性开发。

所以，诸位或者诸位的师弟师妹如果有兴趣，欢迎来我们这里实习，甚至工作。

实习者没有太多要求，主要有一定机器学习、文本挖掘、自然语言处理的背景就可以。如果是工作的话，还需要更多的工程背景，比如 Python、Java、Clojure、Hadoop的编程能力。

感兴趣者，请直接联系我。

明理

[jake]

赞，给集友们提供这样的机会很好。

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[柳胜兵]

我以为果壳网开源的分词系统有训练部分呢，结果只有训练好的文件，好失落。

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                                                柳胜兵

                                               互联网信息工程研发中心 

[Mingli Yuan]

https://github.com/guokr/gkseg 在README文档中有两节

• 训练过程
• 训练语料的格式

因为我们是封装的 wapiti 包来实现的 CRF，所以你甚至可以直接用 wapiti 的训练你的语料。

所以，我们提供了训练的方法和文档说明。

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