面向非结构化文本的信息抽取与NLPIR大数据语义智能分析平台
从海量文本信息中获取关键信息是一项重要需求，信息抽取任务通常可由关系集合是否给定分为封闭信息抽取和开放信息抽取两大类。其中，封闭信息抽取又根据实体对是否给定分为关系抽取（分类）和实体关系联合抽取两类。NLPIR平台提供一键式操作，集成各种文本挖掘功能，在专业性要求不高的情况下推荐使用。
【AI知识点】词袋模型（Bag-of-Words，BOW）
词袋模型（Bag-of-Words，简称BOW）是一种用于文本表示的简单且常用的方法，尤其在自然语言处理（NLP）和信息检索领域中广泛应用。词袋模型的核心思想是将文本表示为一个词频统计的集合，而不考虑词的顺序和语法结构。每个词在文本中出现的频率被用来表示文本的特征。
Chatbox AI + grok-beta大模型秒杀GPT4.0（部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统）
马斯克X-AI发布Grok 2大模型，效果秒杀GPT4.0！Grok支持超长文本上下文，普通人也能轻松上手，免费使用！部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统.
GPTZero：高效识别AI生成文本，保障学术诚信与内容原创性
GPTZero 是一款先进的AI文本检测工具，专为识别由大型语言模型（如ChatGPT、GPT-4、Bard等）生成的文本而设计。它通过分析文本的复杂性和一致性，判断文本是否可能由人类编写。其核心优势在于快速和高效的检测能力，能够在几秒钟内对多达50,000个字符的文本进行AI生成内容的检测，为用户
广西民族大学高级人工智能课程—头歌实践教学实践平台—机器翻译--English to Chinese
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大模型改变了NLP的游戏规则了吗
有人认为 NLP 的市场肯定有，但 NLP 的研究会遇到麻烦，因为大模型的训练建立在海量数据与超高算力之上，普通研究者难以获取这样的资源，只能做些应用研究；通过学习这些基础知识，读者可以了解如何将文本转化为计算机可以理解和处理的形式，以及如何对文本进行分类和聚类，为后续的学习打下坚实的基础。本书深度
开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现离线推理-性能分析（四）
使用性能分析工具（Profiler）来评估和优化模型的推理性能。
人工智能--自然语言处理简介
此外，现在有许多利用 NLP 的服务来创建应用程序，比如聊天机器人（它们属于应用，属于Agent应用开发），但这些内容不在知识的范围之内——我们将专注于 NLP 的基础知识（实现原理），以及如何进行语言建模，使您可以训练神经网络,教导电脑去理解和分类文本。在 NLP 的情况下，您的训练数据中可能包含
清华：LLM分布式安全优化框架
如何在分布式威胁环境下安全地部署可能生成错误输出的先进大语言模型（LLM）？论文提出了一种自适应部署策略，通过动态选择微协议和使用自适应宏协议来管理不可信模型的风险，从而在安全性和有用性之间取得平衡。
多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇
在多轮对话中，AI保持长期记忆的优化方式包括：获取全量历史对话、滑动窗口获取最近部分对话内容、获取历史对话中实体信息、利用知识图谱获取实体及其联系、对历史对话进行阶段性总结摘要、兼顾最新对话和较早历史对话、回溯最近和最关键的对话信息、基于向量检索对话信息。这些方法在不同场景中应用，如客服、商品咨询、
人工智能——大语言模型
Transformer模型是由谷歌团队在2017年发表的论文所提出。这篇论文的主体内容只有几页，主要就是对下面这个模型架构的讲解。5.3.2. 自注意力机制传输的RNN用于处理系列时，会增加一个隐藏状态用来记录上一个时刻的序列信息。在处理翻译文本时，一个字的意思可能和前面序列的内容相关，通过隐藏状态
语音合成技术：AI如何模仿人类声音
语音合成技术：AI如何模仿人类声音大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。
复制下来就能跑：Java智能问答系统-介绍与代码实践 - 基于springboot_springai_国产大模型
智能问答系统是一种人工智能应用，它能够理解用户提出的问题，并通过自然语言处理技术来分析和理解问题的含义。随后，系统会在其知识库中搜索相关信息，以生成一个或多个可能的答案。这些答案基于系统对问题的理解和知识库中的信息生成。自然语言处理（NLP）：这是系统的核心部分，负责理解用户的输入。NLP 涉及分词
开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-tool usage入门-集成心知天气（二）
使用Qwen-Agent 集成心知天气获取实时天气信息
Windows电脑本地部署llamafile并接入Qwen大语言模型远程AI对话实战
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开源模型应用落地-glm模型小试-glm-4-9b-chat-Gradio集成（三）
使用Gradio提供的友好界面，让开发者和用户能够直观地与GLM-4-9B-Chat模型进行交互。
开源模型应用落地-glm模型小试-glm-4-9b-chat-vLLM集成（四）
GLM-4-9B-Chat集成vLLM，实现推理加速
开源模型应用落地-glm模型小试-glm-4-9b-chat-快速体验（一）
GLM-4-9B-Chat 是智谱 AI 推出的对话版本模型，具备多轮对话能力、长文本推理（支持最大128K上下文）、网页浏览、代码执行和自定义工具调用等高级功能，性能接近领先模型如 GPT-4，适用于在线客服和教育等领域。
掩码语言模型（Masked Language Model，简称MLM）
掩码语言模型（MLM）是一种自监督学习技术，它不需要显式的注释或标签，而是利用输入文本本身作为监督信号。在MLM任务中，输入文本的一部分单词会被随机掩盖（或替换为特殊的[MASK]标记），模型的目标是根据剩余的上下文信息来预测这些被掩盖的单词。这种机制迫使模型在训练过程中深入理解单词的上下文以及它们
Cofounder：全栈 AI 应用开发 Agent，基于单一提示生成完整的应用程序
Cofounder 是一个开源的全栈 AI 开发代理，帮助开发者自动生成完整的应用程序，包括后端、前端、数据库和有状态的 Web 应用。
