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在参与数据标注和模型训练相关工作的这段时间里，其实很少是冷冰冰的代码和文字，更多是对着一条条细碎数据慢慢打磨的耐心。有时候会遇到语义模糊、情绪拉扯的对话，要一点点分辨文字背后人的委屈、开心或是纠结，不能只按死板规则划分，得试着站在普通人的角度共情，才能把标签标得贴合真实人心。遇到反复修正、来回调整样本的时候也会觉得枯燥，但每当看到杂乱零散的文字经过梳理，能让 AI 更懂普通人说话的语气和细腻情绪，又会生出一点踏实的成就感。 这份工作更像是在搭建人和 AI 之间温柔的桥梁，不只是简单划分对错、分类文本，而是把普通人藏在字句里的喜怒哀乐完整传递出去。偶尔碰到治愈暖心的内容会跟着心情变好，遇上压抑负面的表述也要稳住心态客观处理，慢慢学会兼顾理性标准和柔软共情，一点点积累下来，也慢慢明白细致、共情才是做好数据工作最关键的小事。
I specialize in fine-grained sentiment annotation and multi-turn dialogue evaluation for AI model training. I can accurately capture delicate emotions from ordinary user texts with full empathy. I strictly follow labeling rules, finish data review and error correction, and provide reliable high-quality data to optimize LLM responses.
Bachelor of Science, Information and Computing Science
负责 AI 文本数据标注工作，批量处理用户日常对话内容，完成情绪判定、意图分类、内容质检等工作；严格遵循标注规范区分细微情感倾向，梳理筛选优质训练样本，及时反馈疑难文本并统一判定标准，为 AI 模型训练提供精准、贴合真实用户表达的基础数据。
