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关键词提取nlp新上映_ai标题生成器(2024年12月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

关键词提取nlp

AI问答系统揭秘𐟔：六步打造在当今的科技世界中，AI智能问答系统已经成为我们日常生活和工作中的得力助手。从智能客服到虚拟助手，它们是如何回答各种问题的呢？让我们一探究竟，了解AI智能问答系统的六个关键步骤𐟑‡ 1⃣ 接收问题首先，系统需要接收用户的问题。这可以通过文本（如聊天框）或语音（如语音助手）输入来实现。AI会利用语音识别技术将语音转换为文本，从而实现多模态处理，让问题输入更加灵活！ 2⃣ 问题理解接下来，系统利用自然语言处理（NLP）技术来解析问题并理解其意图。这包括： 𐟔𘥅𓩔—提取：识别关键词和用户意图 𐟔𘤸Š下文理解：在多轮对话中保持对话连贯，处理歧义问题，必要时向用户澄清 3⃣ 信息检索在理解用户问题后，系统会从数据库、知识库等数据源中查找答案。这包括： 𐟔 生成查询：根据关键词生成查询表达式 𐟔 搜索模型和排序：通过向量空间模型、语言模型等技术，排序优先显示最相关的答案 4⃣ 生成答案系统有两种主要方式来生成答案： 𐟒ᦊ𝥏–式回答：直接从文档中提取信息 𐟒᧔Ÿ成式回答：利用自然语言生成（NLG）技术综合信息、生成自然语言回答。确保语法正确、上下文连贯，并支持个性化回答！ 5⃣ 答案优化生成初步答案后，系统会进行优化，让答案更具阅读体验和用户友好性。这包括： 𐟔稯�•检查：确保语言流畅、无歧义 𐟔礿ᦁ﨡奅…和简化：根据用户需求，补充、简化信息 𐟔祤š模态呈现：使用图片、视频等更直观呈现答案 6⃣ 答案反馈最后，用户对答案的反馈帮助系统不断优化！这可以通过设置满意度按钮、评分机制等来实现。系统收集用户评价，并根据反馈优化回答质量。良好的反馈机制提升用户体验。系统还会激励用户参与反馈，让服务更贴心~ 𐟔 总结从接收问题、理解、检索、回答、优化再到用户反馈，智能问答系统的每个环节都离不开AI和NLP技术。不断优化的流程让它们更智能、更人性化。

如何用文本分析法提升会计研究？在会计领域，文本分析法可以成为一种强大的研究工具。以下是一些关键步骤，帮助你利用文本数据来深化对会计问题的理解。 𐟔 明确研究目的首先，你需要明确自己希望通过文本分析获得什么信息。这可能包括探索特定问题、了解市场反馈或评估公司表现等。 𐟓š 选择文本来源确定你要分析的文本来源，这可能是财务报告、新闻媒体或社交媒体平台等。确保这些来源的数据是可靠和适当的。 𐟒𛠦•𐦍𗥏–和预处理收集文本数据并进行预处理，包括去除噪音、标准化文本格式、去除停用词（如“的”、“是”等）和进行词干提取（将词语转化为词干，如将“运行”和“运行中”视为同一词根“运行”）。 𐟔砦–‡本分析方法的选择选择适合你研究问题的文本分析方法。以下是几种常用的方法：情感分析：分析文本中的情感倾向，判断文本内容的情绪，例如，股东对公司的态度、评论的正负面情感等。主题建模：通过识别文本中隐藏的主题和模式，例如，LDA（Latent Dirichlet Allocation）等模型可以帮助识别并分组相关的词语。词频分析和关键词提取：分析文本中词语的频率和重要性，识别出关键词和热门主题。网络分析：如果数据包含社交媒体评论或互联网内容，网络分析可用于理解不同实体之间的关系，例如公司和其客户之间的互动等。 𐟓Š 分析和解释结果进行文本分析，并解释分析结果。将文本分析的结果与研究问题联系起来，探讨发现的意义和可能的影响。 𐟔젩ꌨ’Œ实证如果可能，将文本分析的结果与其他数据或实证研究结果相互验证，以增强研究的可信度和准确性。 𐟛 ️ 方法介绍自然语言处理（NLP）工具：使用NLP工具和库（如NLTK、SpaCy、Gensim等）对文本进行处理和分析，这些工具提供了文本分析所需的功能和算法。文本挖掘技术：利用文本挖掘技术，例如基于机器学习的分类器、聚类算法、词向量模型（如Word2Vec、BERT等），以发现文本中的模式和关联。情感分析工具：使用情感分析工具来识别文本中的情感极性，评估股民对公司或财务信息的情感倾向。话题建模技术：应用主题建模技术，诸如LDA、NMF（Non-negative Matrix Factorization）等模型，识别文本中的主题并进行分类。通过这些步骤，你可以更深入地了解会计数据背后的信息和趋势，从而做出更明智的决策。

rag大模型在自然语言处理（NLP）领域，大模型RAG（Retrieval Augmented Generation）的升级版——GraphRAG，正逐渐成为研究的热点。GraphRAG结合了图结构和检索增强生成技术，为NLP技术的发展带来了新的可能性。传统的RAG方法在处理复杂查询和增强信息检索的上下文关联性方面面临诸多挑战。以下是其中的一些主要问题：内容缺失：当知识库中缺乏回答问题所需的内容时，RAG可能会生成不准确或不完整的答案。全局语义理解能力有限：基于关键词和chunk的文档匹配忽略了文档间的深层语义关系，可能会错过与查询最相关的文档。未提取到答案：检索到的上下文可能与问题的答案无关，即使上下文中包含答案，大模型也可能未能准确提取，使得生成的答案可能不够具体或过于笼统。文档切分的粒度：文本切分的大小和位置会影响检索到的上下文完整性和与大模型交互的token数量。文档检索通常基于整个文档或段落，检索粒度较粗。缺乏推理能力：文档型数据无法实现复杂查询与推理。 GraphRAG通过引入图结构，可以有效解决这些问题，提高RAG系统的性能和准确性。以下是GraphRAG的一些适用情境：增强检索信息的深度和上下文关联性：当需要利用图数据库的结构化特性来组织数据，以节点和关系的形式表示信息，从而增强检索信息的深度和上下文关联性时，可以引入GraphRAG。处理多样化且相互关联的信息：图结构在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性，而向量数据库在这方面则显得力不从心。提高信息检索、推理和上下文生成的准确性：GraphRAG通过整合知识图谱技术来解决RAG的局限性，提供了一个全面的方法，以改善信息检索、推理和上下文生成，从而提高生成的回复的准确性和相关性。通过这些改进，GraphRAG能够在处理复杂查询和知识管理方面展现出更强的能力，为NLP应用带来显著的性能提升。

6款自媒体工具，让你的内容创作更高效！ 𐟎‰ 想要让你的自媒体内容脱颖而出？这里有6个强大的工具，从写文章到短视频制作，一应俱全，而且都是免费的！𐟎‰ 1️⃣ Friday AI：智能写作伙伴 𐟤– Friday AI 是一个由顶尖NLP技术团队开发的智能写作平台。只需输入指令，即可生成多语种、多种语言风格和内容模版的爆款文章。写文章大纲：输入关键词，自动生成多个大纲。自动取标题：输入关键词和标题数量，生成10个以内标题。短视频脚本大纲：输入关键词，自动生成超过100字的清晰脚本。 2️⃣ 配音鱼：声音魔法师 𐟎䠦‰“开痘印，搜索“配音鱼”，进入小程序，输入文字，即可开始配音。让你的文字活起来！ 3️⃣ 抖几句：短视频剧本库 𐟎젩€‚合痘印老铁站短视频自媒体。拥有15万多条剧本素材，各种类型应有尽有。还有免费剧本可供下载，模仿或调整，轻松拍摄。 4️⃣ 剪映电脑版：视频编辑神器 ✂️ 剪映电脑版提供两个必备功能：美颜瘦脸和一键识别字幕。导入视频后，先美颜，再剪辑分割视频，节省工作时间。 5️⃣ LICE Cap：动态画面录制 𐟎堌ICE Cap 体积小、轻量级、使用简单。可以直接录制GIF动画图片格式，并随意改变录屏范围。 6️⃣ 巨量算数：关键词热度查询 𐟔堦ƒ𓨦知道关键词的火热度？巨量算数可以帮你。输入关键词，点击关联分析，查看相关词。点击“创作指南”，了解痘印最近最火的关键词和相关视频。 𐟚€ 这些工具将大大提升你的自媒体创作效率和质量，赶快试试吧！

冷启动召回技术：从类目到聚类，曝光新物品新物品刚发布时，如何快速获得曝光？通常，我们可以通过物品的生命周期来划分不同的召回方法。以下是两种基于内容的召回方式：类目召回 𐟓š 许多公司和平台都会维护用户画像，记录用户的人口属性和兴趣标签。通过分析用户的点击和交互行为，可以推断出用户感兴趣的二级类目和关键词。当新物品发布时，NLP算法会自动为其打上类目和关键词标签。这些标签可以用于召回，即建立从类目到物品的索引，并按发布时间倒排。新物品会排在最前面。当用户发起推荐请求时，系统会查看用户画像，取回用户感兴趣的类目，然后利用“类目-物品”的索引，取回每个类目下最前面的n个物品。例如，如果用户感兴趣的类目是美食探店、职场行业和大学教育，那么类目召回通道会取回3n个物品。然而，类目召回有两个主要缺点：个性化较弱：类目召回本质上是匹配用户画像类目和物品类目，个性化程度较低，召回不够精准。窗口期短：类目召回只对刚刚发布的新物品有效。由于“类目-物品”索引按发布时间倒排，几十分钟后，新物品就排不到前面，也就没有机会通过这条通道曝光。聚类召回 𐟓Š 聚类召回假设如果用户喜欢一个物品，那么他会喜欢内容相似的物品。例如，如果用户点赞了一篇关于汽车的笔记，系统可以推荐更多类似的汽车笔记。多模态内容向量预训练：问题可以转化为如何基于图文多模态内容预训练一个向量，并用于衡量内容的相似度。这涉及到多模态向量表征技术，通过提取图文向量来提取特征。主要问题是如何选取正负样本。如果靠人工标注，成本太大。这时可以根据用户点击行为（协同过滤）判断两个物品是否相似。聚类索引：当一个新物品发布时，用多模态神经网络计算向量表征，然后与n个cluster中心向量计算余弦相似度，寻找最相似的cluster集群，添加到聚类索引上，排在物品列表的最前面。线上召回：线上召回的逻辑是“用户-交互过的物品-cluster-前n个物品”。这样可以通过聚类召回方式为新物品提供曝光机会。通过这两种方式，可以有效提升新物品的曝光度和用户发现的机会。

在智能科技日新月异的今天，AI正逐步渗透到学术研究的每一个角落，成为学术探索中不可或缺的智能伙伴。从突破语言障碍的高效翻译，到信息提炼的艺术性压缩，再到论文创作的智能化辅助，乃至调研报告的智能提炼，AI以其强大的功能和无限潜力，正引领着学术研究迈向一个更加高效、精准和创新的未来。今天是我们的第五章第2节第2篇：AI写作常用领域——学术论文 1.语言障碍的突破：AI翻译的高效应用在全球化的学术研究领域中，语言障碍一直是阻碍知识交流和学术合作的主要难题。然而，随着人工智能技术的发展，AI翻译工具，如Google翻译、DeepL等，以其快速、便捷和不断进步的翻译质量，为学术界带来了革命性的变革。这些工具不仅帮助研究者跨越语言障碍，还能够在翻译过程中通过细心校对和人工审核，确保翻译内容的精确无误，从而显著提升翻译的质量和效率。设定身份：学术研究者设想一位学术研究者，他在进行一项国际合作项目，需要频繁阅读和理解来自世界各地的学术论文。这些文献往往涉及多种语言，包括英语、德语、法语等，而语言障碍成为获取知识的一大难题。进行测试：AI翻译工具的探索为了解决这个问题，研究者开始探索使用AI翻译工具来辅助他的研究工作。他尝试了多种翻译服务，这些服务提供了快速的翻译能力，帮助他迅速把握文献的大意。场景应用：文献阅读与理解在具体的应用场景中，研究者首先使用AI翻译工具对整篇文献进行初步翻译，以迅速了解文献的主要内容和研究方向。随后，他会针对文献中的关键部分，如研究方法、数据分析和结论等，进行更细致的翻译和理解。反馈优化：人工校对与审核尽管AI翻译工具在速度和便利性上具有明显优势，但在专业术语的准确性方面可能存在不足。为了确保翻译的质量，研究者会对翻译结果进行仔细的校对和人工审核。通过这种方式，他能够纠正AI翻译中的错误，并确保翻译内容的精确无误。具体案例：跨语言学术交流设想一个研究新型材料合成方法的场景。一位研究者发现了一篇关键的德语研究论文，但由于语言障碍，他无法直接阅读和理解。以下是他如何利用AI翻译工具克服这一障碍的案例：初步翻译：研究者使用AI翻译工具对论文进行初步翻译，快速把握其主要内容和结构。关键部分翻译：他特别关注论文中的实验方法和结果部分，使用AI翻译工具进行详细翻译。人工校对：在翻译过程中，他发现AI翻译在一些专业术语上存在误差，例如将“纳米粒子”错误翻译为“纳米粒子大小”。他通过查阅相关词典和资料，手动进行校对和审核。深入理解：在确保翻译准确性后，研究者开始深入研究论文中的实验设计和数据分析，这对他的研究工作提供了宝贵的参考。学术交流：最终，他能够基于对这篇论文的理解，与国际同行进行有效的学术交流，并在他的研究中应用这些新知识。通过这个案例，我们可以看到AI翻译工具如何成为学术研究中的高效助手，帮助研究者跨越语言障碍，促进知识的传播和交流。AI翻译工具不仅提高了翻译的速度和便利性，还通过人工校对和审核，确保了翻译内容的专业性和可靠性，使得研究者能够更专注于他们的研究工作，而不是语言障碍。此外，AI翻译工具还具有学习和自我优化的能力，随着使用次数的增加和用户反馈的积累，翻译质量会逐渐提高，更好地服务于学术研究。这不仅为研究者节省了大量的时间，还提高了研究工作的效率和质量。因此，AI翻译工具在学术研究中的应用前景广阔，有望在未来发挥更大的作用。 2.信息提炼的艺术：AI辅助文档压缩在数字化浪潮的推动下，我们常常被海量的文档和资料所包围。如何从这些庞杂的信息中迅速提炼出精华，成为了提升工作效率的关键。AI辅助文档压缩技术，借助自然语言处理（NLP）技术，为我们提供了一种高效的解决方案。以下是如何利用AI进行文档压缩的详细步骤和案例分析。提取信息：AI的自然语言处理（NLP）技术 AI的NLP技术能够深入分析文本内容，识别并提取关键摘要和关键词。这项技术使我们能够迅速把握文献的核心信息，而不必逐字逐句地阅读整个文档。深度延展：从摘要到深度分析 AI不仅能够提取摘要，还能进行深度分析，识别文档之间的关联和模式。这有助于构建知识图谱，为撰写文章或报告提供全面的视角。实操应用：提升工作效率在实际应用中，AI辅助文档压缩技术可以显著提高工作效率。例如，在撰写学术论文或商业报告时，AI可以帮助用户快速找到并整合关键信息，节省宝贵的时间。场景切换：多领域应用 AI辅助文档压缩技术的应用不局限于特定领域。无论是学术研究、商业分析、法律咨询还是政策制定，这项技术都能提供有效的支持。具体案例：学术论文撰写设想你是一名研究生，需要撰写一篇关于人工智能在医疗领域的应用的学术论文。以下是如何利用AI辅助文档压缩技术：提取信息：上传与人工智能和医疗相关的文献资料，AI将迅速提取关键摘要和关键词。深度延展：AI分析这些文档，识别出人工智能在医疗领域的关键应用、技术挑战和未来趋势。实操应用：利用AI提供的信息，你可以构建论文的大纲，快速撰写论文的各个部分，如引言、文献综述、方法论、结果和讨论。场景切换：如果你需要将论文内容用于学术会议的演讲，AI可以帮助你提取演讲的关键点，甚至生成演讲稿的草稿。通过这个案例，我们可以看到AI辅助文档压缩技术如何帮助用户在学术研究中快速提取和整合关键信息，提高撰写学术论文的效率。随着AI技术的不断发展，它将成为我们处理信息、提高工作效率的有力工具。 3.论文创作的智能伙伴：AI辅助写作在学术研究和论文创作领域，人工智能（AI）技术的应用正逐渐改变传统的写作方式。AI辅助写作工具，凭借其强大的算法和丰富的数据支持，为研究人员和学生提供了一种全新的写作体验。这些工具通常基于大量的写作模板和先进的语言模型，旨在帮助用户更高效、更专业地完成论文写作。探索研究方向 AI辅助写作的第一步是帮助用户探索和确定研究方向。通过分析用户输入的关键词和研究领域，AI可以提供相关的研究趋势、热点话题以及可能的研究问题。此外，AI还能够推荐相关的学术文献，帮助用户构建研究背景和理论框架。进行对比分析在确定研究方向后，AI工具可以进一步帮助用户进行文献的对比分析。通过分析不同研究者的观点、方法和结论，AI能够揭示研究领域内的共识和分歧，为用户的研究提供多角度的视野。确认论文选题基于用户的研究兴趣和AI提供的分析结果，AI辅助写作工具可以帮助用户确定具体的论文选题。AI会根据研究的创新性、可行性和重要性，提出选题建议，并帮助用户评估选题的学术价值和实际意义。生成论文大纲确定了论文选题后，AI辅助写作工具可以自动生成论文大纲。这个大纲包括了论文的主要部分，如引言、文献综述、方法论、结果分析和结论等。AI会根据研究领域的规范和用户的具体需求，提供结构化的大纲，帮助用户组织写作思路。辅助润色优化在论文写作过程中，AI工具可以提供实时的写作建议和润色服务。它能够检查语法错误、拼写错误，并提供词汇和句式的优化建议。此外，AI还能够根据用户的写作风格和论文的学术要求，提供个性化的写作指导。具体案例以一个研究“人工智能在教育领域的应用”的论文为例。首先，AI辅助写作工具会帮助用户分析当前人工智能教育领域的研究趋势，并推荐相关的学术文献。接着，AI会帮助用户对比不同研究者的观点，确定一个具有创新性和实际意义的论文选题。然后，AI会生成一个包含引言、理论框架、实证研究方法、数据分析和结论等部分的论文大纲。在用户写作过程中，AI会提供实时的语法和拼写检查，以及写作风格的优化建议，确保论文的专业性和流畅性。通过AI辅助写作，研究人员和学生可以更加专注于研究内容的创新和深度，而不必过多地担心论文的结构和语言表达。AI作为论文创作的智能伙伴，正在帮助学术界实现更加高效和专业的论文写作。 AI的这些功能不仅提高了论文写作的效率，还保证了论文的质量和一致性，从而使得研究者能够更加专注于研究的创新性和深度。这种智能化的写作方式，无疑为学术界带来了一场革命性的变革。 4.调研报告的智能提炼：AI辅助信息呈现在当今这个信息爆炸的时代，调研报告的撰写和呈现变得尤为关键。AI技术的引入，为调研报告的撰写带来了革命性的变革。AI不仅能帮助我们高效地分析和处理数据，还能提供结构化的建议，使报告内容更加丰富、直观和易于理解。以下是AI在撰写调研报告中的具体应用步骤：设定调研目标首先，明确调研的目标是撰写报告的第一步。AI可以通过分析历史数据和市场趋势，帮助我们确定调研的关键点和目标。例如，如果目标是了解消费者对某类新产品的接受度，AI可以分析类似产品的市场表现和消费者反馈，从而帮助我们设定具体的调研目标。创建调研大纲在明确了调研目标后，AI可以帮助我们创建一个详细的调研大纲。这个大纲将包括调研的关键问题、数据收集的方法以及预期的结果。AI的算法可以基于目标自动生成大纲，确保调研的全面性和系统性。规划调研方案接下来，AI将协助我们规划调研方案。这包括选择合适的调研工具、确定样本大小、设计问卷等。AI可以基于过往的调研经验和数据，提供最佳的调研方案建议，确保调研的有效性和准确性。优化报告在数据收集完毕后，AI将进入报告优化阶段。AI可以帮助我们分析数据，识别关键趋势和模式，并将这些信息转化为图表和图形，使报告内容更加直观。此外，AI还可以提供报告结构的建议，帮助我们组织报告内容，使其更加清晰和易于理解。具体案例假设我们正在进行一项关于消费者对智能家居产品偏好的调研。通过AI的辅助，我们可以设定调研目标，比如了解不同年龄群体对智能家居产品的接受程度。AI帮助我们创建调研大纲，包括设计问卷、确定调研对象和收集方法。在收集到数据后，AI分析数据，生成图表，比如不同年龄段对智能家居产品偏好的柱状图。最后，AI提供报告结构建议，帮助我们将调研结果以逻辑清晰、易于理解的方式呈现。通过AI的辅助，我们不仅能够提高调研报告的撰写效率，还能确保报告内容的质量和深度，使其更具有说服力和价值。这样的调研报告能够深入浅出地凸显出调研的价值，为决策者提供有力的支持。AI的智能提炼，让调研报告的撰写变得更加高效和精准，帮助我们从复杂的数据中挖掘出真正的价值。

选择电话机器人？先了解这7个关键点！最近，电话机器人这个行业真是火得不行，很多外行的公司和个人都纷纷投入这个领域。为什么大家都看好这个行业呢？一方面，电话机器人是市场的刚需产品，另一方面，电话机器人的核心语音识别技术可以通过外购或者使用开源的识别引擎来实现。除了语音技术，机器人的会话流程和对话能力也非常重要。今天，我就来给大家总结一下电话机器人的7个关键技术特点。语音技术：ASR语音识别 𐟎犨ﭩŸ𓨯†别功能是智能语音机器人的基本功能之一，也是非常重要的一项技术。理论上，识别准确率能达到85%以上，但在实际使用中，环境和网络是影响识别率的主要原因。嘈杂的环境和网络的传输都会降低语音识别的准确率。所以，外购或者开源的识别引擎比本地自主研发的识别率低且不稳定。语音技术：NLP自然语言处理 𐟓š 自然语言处理功能主要有两种解析方式：关键词识别解析和相似句识别解析。关键词识别解析是基于词语的识别，而相似句识别解析则是基于语句的识别。中文中有太多发音相同但意思不同的词语，关键词识别解析通过不断累加词语来提高准确率；相似句识别解析只需要列出主要的语句，系统会自动学习并扩展相似的问句。会话流程：多轮对话 𐟗㯸多轮对话功能决定了人机交互是否像人和人交流一样顺畅。机器人和客户的交流会根据条件进行多节点跳转，没有设定多节点跳转的智能机器人会像小学生背书一样“一念到底”。会话流程：知识库 𐟓– 电话机器人的知识库就像人类大脑中的知识库一样，不断学习累积知识。在不同的时代、不同的环境、不同的阶段，人类获取相应的知识来与他人交流；电话机器人也是一样的，丰富的知识能让机器人变得更像人。会话流程：兜底话术 𐟎䊧”𕨯机器人毕竟是一个软件程序，哪怕识别技术多好，知识库多么丰富，整个交流会话中都会存在无法识别、无法解析、知识库中无该问题的答案等异常情况。这时候就需要一个兜底的话术来掩盖无法回答的尴尬。一个好的兜底话术能救活这一通对话，并继续整个交流。对话能力：实时打断 𐟚능﹨𘭥—𖦉“断功能是一个非常重要的功能。客户会凭借这一点来判断你是一个真人还是一个机器人。当机器人在讲话的时候，客户突然提出某个问题，电话机器人能像真人一样马上停下来并听完客户的提问，然后继续和客户交流，这样的人机交互才是真正的智能电话机器人。对话能力：动态字段插入 𐟓‹ 动态字段插入是指在会话中根据不同用户的信息字段播报用户的姓名地址等。这样可以增加电话机器人的真实感和交互体验。总的来说，选择合适的电话机器人需要综合考虑这些技术特点。希望这篇文章能帮你更好地了解电话机器人，做出更明智的选择！

五大AI论文工具，提升写作效率！ 1⃣️ Jasper AI 𐟌Ÿ Jasper AI以其强大的文献综述功能而闻名。它能够快速搜索并整理相关领域的学术文献，并根据用户输入的关键词或主题生成详尽而准确的综述内容。这对于需要进行背景调研和引用其他研究成果的论文撰写非常有帮助。 2⃣️ HiveMind 𐟌Ÿ HiveMind的应用场景非常广泛，从简单的在线问答到复杂的科研项目都能应对。它卓越的NLP算法可以帮助用户筛选论文主题、生成大纲和内容，整个学术性论文过程都能得到它的支持。 3⃣️ Ryter AI 𐟌Ÿ Ryter AI的使用非常简单。用户只需输入论文主题或关键词，并选择文章类型（如研究论文、综述、报告等），Ryter AI就会生成一个初步的框架和结构。这个框架包含了各个部分的标题和段落提示，帮助用户组织思路和展开内容。 𐟌Ÿ 除了提供框架之外，Ryter AI还具备自动补全功能。当用户开始输入一段话时，它会根据上下文自动补全下一句话，并给出多个选项供用户选择。这样可以大大减少写作过程中的思考时间，并提高文章的流畅度和连贯性。 4⃣️ ChatGPT ChatGPT是OpenAI开发的一款AI写作工具，它可以生成连贯、有深度的文章，极大地提高了写作效率。 5⃣️ HubSpot 𐟌Ÿ HubSpot的AI Content Writer是一个由AI驱动的文案工具。通过输入一个简单的提示或主题，内容AI工具会生成一个有吸引力的、经过研究的、量身定做的内容初稿供您使用。 𐟌Ÿ 除此之外，HubSpot为商科学生专门制定了各种各样的模版，只需要输入主题，即可立即生成主题相关的文章、PPT、商业计划等等！

京东下拉框搜索词优化技巧，提升店铺曝光京东的下拉框搜索词推荐机制其实挺复杂的，它不仅仅是一个简单的关键词匹配。这里面涉及到很多因素，包括用户的搜索历史、点击率、搜索引擎的算法，甚至还有一些人工干预。下面我来详细说说这些因素是怎么影响下拉框搜索词的。用户行为数据 𐟓Š 搜索历史：京东会记录你之前的搜索行为，然后根据这些历史数据给你推荐类似的搜索词。比如说，你之前搜过“手机”，那么下次再输入“手”的时候，京东就会推荐“手机”给你。点击率：那些点击率高的词汇会优先出现在下拉框中。也就是说，如果你经常点击某个关键词，那么这个关键词就会更频繁地出现在下拉框里。搜索引擎算法 𐟧 关键词匹配：当你输入部分关键词时，京东的搜索引擎会即时匹配出相关的热门搜索词。比如说，你输入“苹果”，系统会自动匹配出“苹果手机”、“苹果电脑”等热门搜索词。自动补全：京东还使用了自然语言处理（NLP）技术，对用户输入的词进行自动补全，提供准确的搜索建议。比如说，你输入“苹”，系统会自动补全为“苹果手机”。人工干预 𐟑劥…𓩔推广：商家可以通过付费推广的方式，让自己的商品关键词出现在下拉框的推荐位置。这样一来，更多的用户就能看到你的商品关键词，提高曝光率。黑名单管理：京东会对一些不符合规范的词汇进行屏蔽，确保推荐词的合法性和用户体验。比如说，一些违规的关键词就会被屏蔽掉。如何刷京东下拉框的关键词 𐟤” 刷京东下拉框的关键词，通常指的是通过某些手段让特定的关键词出现在下拉框的推荐位置。虽然这种行为在某些情况下可能被视为不道德或违反平台规定，但其基本方法通常包括：大量搜索：通过大量的搜索行为，人工制造某些关键词的搜索热度，使其成为热门搜索词。比如说，你不断地搜索某个关键词，系统就会认为这个关键词很热门。点击率提升：通过组织大量用户点击特定的关键词搜索结果，提高其点击率和排名。这样一来，这个关键词就会更频繁地出现在下拉框里。付费推广：合法的方式是通过京东的付费推广服务，将特定关键词设置为推荐词，增加其曝光机会。比如说，你花钱让京东把你的关键词放在推荐位置。总的来说，刷京东下拉框的关键词虽然有一定的效果，但也要注意方法和道德底线。毕竟，任何违规操作都可能带来不必要的麻烦。希望这些信息对你有帮助！

免费GPU资源推荐及学习计划分享 𐟓š 最近我打算深入学习一下并行计算和区块链相关的知识。由于自己懒得配置环境，同时又需要一些GPU计算资源，所以我找到了一些可以即时使用的免费GPU资源，分享给大家。免费GPU资源推荐 𐟌 Google Colab T4 16G显存：单次最长运行12小时，支持GPU和TPU。阿里云天池TCC V100 16G显存：单次最长运行24小时，配置为8c32g。 Kaggle Notebook：支持P100 16G显卡，每周使用时长为43小时。使用方法 𐟛 ️ 使用这些资源其实很简单，只需在搜索引擎中输入对应的关键词+GPU，就能找到详细的使用教程。整个配置过程只需几分钟，非常方便。学习计划 𐟓… 我最近在斯坦福大学的CME213网课上学习并行计算，同时也在啃区块链的相关课程。以前入门深度学习和CV时看了CS 231n，入门NLP时看了CS 224n，现在又加上CME 213，感觉自己已经白嫖了四门斯坦福的高质量网课。量化交易 𐟓ˆ 虽然量化方面的学习暂时搁置了，但我会开始买一些基金，当作交学费，近距离感受一下交易市场，同时也给自己一个了解市场信息的窗口。区块链学习 𐟔 区块链的学习计划是跟着课内进度进行，再配合自己看一些博客。一直以来都在听闻“web3”、“元宇宙”、“电子货币”这些名词，热度很高，被称为互联网的新增量。但作为一个科班出身的人，我还没有认真系统地了解过它们到底是什么。现在趁这个机会，好好研究一下密码学和区块链的基础知识。总结 𐟓 如果你在学习过程中发现自己有“豁然开朗”的感觉，不妨写一些笔记记录一下学习过程。希望这些资源和学习计划能对你有所帮助！

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