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关键词抽取技术工具直播_ppt代写代做(2024年11月全新视觉)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

关键词抽取技术工具

𐟔某团推荐系统召回逻辑揭秘 𐟎烈团的搜索广告体系庞大而精细，今天我们就来深入探索其中的召回环节产品逻辑。 𐟔首先，某团的搜索广告分为两大类：列表推荐广告和搜索广告。前者以商家模式为主，后者则更丰富，包括商家模式和商品模式。 𐟎樂覎訍系统的召回环节，某团经历了三个重要的发展阶段： 1️⃣ 第一阶段，某团搜索广告的初创时期，关键词挖掘是核心。由于用户搜索的Query较短，某团通过信息抽取技术轻松提取核心词。同时，由于头部效应明显，Top2万的Query就覆盖了大部分流量。 2️⃣ 第二阶段，某团引入了分层召回体系。根据流量和供给特点，将用户意图分为强意图和泛意图，并针对性地优化召回策略。 3️⃣ 第三阶段，某团尝试了生成式召回，借鉴生成式大模型的思路，对现有召回技术体系进行改造。 𐟎‰通过这三个阶段的发展，某团成功打造了一个高效、精准的推荐系统召回环节。无论是关键词挖掘、分层召回还是生成式召回，都体现了某团在推荐系统领域的深厚技术功底和创新能力。

立冬海报制作，AI来助力！想要制作一张精美的立冬节气海报吗？𐟌诸利用AI技术，你可以轻松实现这个目标。以下是详细的步骤和关键词，帮助你创作出令人眼前一亮的海报。 𐟔 步骤一：生成图片使用文生图功能，结合Canny边缘检测，抽取出好看的图片。这一步非常关键，因为好的图片是后续步骤的基础。 𐟖Œ️ 步骤二：图生图转换将抽取的图片输入图生图功能，配合Tile和Tiled Diffusion，进行进一步的优化和调整。这个过程可以让你的图片更加生动和逼真。 𐟓š 关键模型大模型：麒麟-revAnimated_v122_V1.2.2 Lora：国风-墨梅听雪_V1.0，冬季主题模型_V1，下雪天-冬天场景氛围_yu-snowV2 ControlNet：Canny（硬边缘），Tile（分块） 𐟓Š 具体参数在制作过程中，你可以参考最后的四张图，这些图片展示了具体的参数和设置。通过以上步骤，你可以轻松制作出一张立冬节气海报，让你的创意得以完美呈现。𐟎‰

𐟔某团推荐系统召回逻辑揭秘 𐟎𛎦Ÿ团的流量场景出发，搜索广告可划分为两大类：列表推荐广告与搜索广告。 𐟔 推荐广告主打商家模式，展现商家的菜品或商品。而搜索广告则更为灵活，既可展现商家，也可突出商品，展示核心商品信息。 𐟧 某团搜索广告历经三个阶段的发展： 1️⃣ 初始阶段：多策略关键词挖掘，针对短Query和头部流量设计高效召回策略。 2️⃣ 进化阶段：分层召回体系，根据流量和供给特点，制定精准的召回策略。 3️⃣ 创新阶段：引入生成式召回，借鉴大模型能力，优化现有技术体系。 𐟔 在第一阶段，某团通过信息抽取技术，从短Query中提取核心词，并利用头部效应，快速覆盖大部分流量。由于商家无买词能力，某团采用模型从商品中挖掘核心词，实现短串匹配。 𐟌 第二阶段，某团推出了分层召回体系。该体系根据流量和供给特点，将用户意图分为强意图和泛意图，并分别制定召回策略。 𐟒ᠧ쬤𘉩˜𖦮𕯼Œ某团引入了生成式召回，借鉴大模型的能力来优化推荐效果。这一创新使得某团的推荐系统更加智能和精准。 𐟎‰ 通过这三个阶段的不断发展，某团的推荐系统已经越来越成熟，为用户提供了更加精准和个性化的推荐服务。

手机APP真的能窃听你？真相在这里！最近有朋友问我：“手机上的APP是不是都能窃听我们？”这个问题引起了不少人的关注。虽然大家普遍认为手机窃听是个大问题，但事实真的如此吗？ 𐟔𐟔𐟔 𐟓𑧲𞥇†推送背后的秘密𐟓𑊥𞈥䚤𚺥﹦‰‹机的精准推送感到不安。比如，你刚和朋友聊完某件事，手机就给你推送相关消息，这让人觉得手机在窃听。其实，精准推送主要是通过平台的算法和用户标签来实现的个性化推荐。但也有一些APP通过获取麦克风权限来偷听用户的谈话。更糟糕的是，有些APP还能保存录音，并从语音信息中抽取关键词来完善用户的画像，以便进行更精准的广告推送。即使你不使用这个APP，它也可能在“监控”你的生活。 𐟔𐟔𐟔 𐟚릁𖦄窃听的存在𐟚늨™𝧄𖥤祤š数APP不会恶意窃听，但也有一些不法分子会利用各种手段让你下载他们的APP，然后通过这些APP来窃取你的信息。这些APP可能隐藏在链接、二维码或者某个正常软件的下载包里。一旦你下载了这些APP，它们就会隐藏起来，不被你发现。 𐟔𐟔𐟔 𐟛᯸如何保护自己𐟛᯸ 要防止被恶意窃听，首先要小心下载来源不明的APP。其次，定期检查手机权限设置，确保你的麦克风权限没有被滥用。最后，使用反窃听检测工具来检查你的手机是否被恶意监视。总之，虽然APP获取麦克风权限并不意味着它们一定能窃听你，但也要保持警惕，确保你的个人信息不会被滥用。

一茶一香：高山茶的侘寂美学LOGO设计最近，一个专注于高山茶的品牌“一茶一香”找到了我们，希望我们能为他们的品牌设计和产品包装进行一次全面的升级。通过与老板的交流和资料研究，我们了解到：“一茶一香”的茶田位于海拔约2500米的高山上，这里终年云雾缭绕，日夜温差大，茶树生长缓慢。由于湿度和雾珠的增多，红橙黄绿青蓝紫七种可见光中的红黄光得到加强，而红黄光有利于提高茶叶叶绿素和氨基酸的含量，这对提升茶叶色泽和滋味至关重要。因此，高山茶色泽绿，茸毛多，耐冲泡，香气浓。这也是“高山出好茶”谚语的由来。 𐟎蠐art 01：LOGO设计在设计基调上，我们决定采用源于茶道的侘寂美学，追求自然、素雅与简约，以表现高山上的清幽寂静和高山茶的特有质感。侘寂，即物之禅，是中国禅宗传到日本后，日本人在茶道和能乐等文化艺术中提炼出的审美概念。关键词抽取：茶田、云雾、高山通过价值点梳理，我们抽取出茶田、云雾和高山作为LOGO设计的核心元素。令人惊喜的是，品牌名“一茶一香”中已经包含了这些关键词。我们将“一茶一香”中的两个“一”字取出，进行抽象组合演化，横向排列成由粗到细渐变的线条，远处的细线代表一层层的云雾，近处的粗线代表一道道的茶田。 𐟏”️ 取茶与香中的“撇捺横”作为山形，体现高山茶的特点。元素融合，加入品牌名，就形成了高山茶独特的标志。 𐟎蠐art 02：产品包装设计在包装设计的色彩方面，我们选取了香灰色、古茶色以及寂静的黑色，作为包装设计的三个主色调。这些颜色不仅体现了高山茶的自然与素雅，还巧妙地呼应了LOGO设计的侘寂美学。通过这些设计，我们希望“一茶一香”的品牌形象能够得到全面的优化和升级，让消费者在品尝高山茶的同时，也能感受到品牌背后的文化韵味和审美追求。

𐟌中国主要城市地面沉降监测研究 𐟓š 论文标题：中国主要城市地面沉降监测研究 𐟔 关键词：地面沉降、城市、雷达干涉技术、海平面上升 𐟓… 发表日期：2024年4月18日 𐟏⠧ ”究单位：华南师范大学北斗研究院 𐟑袀𐟒𜠧 ”究团队：第一作者和通讯作者为敖祖锐教授和陶胜利研究员 𐟓œ 期刊信息：Science，中科院1区，2023年影响因子为44.7 𐟓 摘要：中国的城市化进程可能面临地面沉降的威胁。本研究利用空间合成孔径雷达干涉技术，系统评估了2015年至2022年间中国所有主要城市的地面沉降情况。结果显示，调查城市中有45%的区域沉降速度超过每年3毫米，16%的区域沉降速度超过每年10毫米，分别影响了29%和7%的城市人口。地面沉降与多种因素有关，如地下水抽取和建筑物重量。到2120年，由于城市沉降和海平面上升的共同作用，中国22%到26%的沿海土地将相对海平面以下，影响9%到11%的沿海人口。研究强调了加强保护措施以减轻地面沉降潜在损害的必要性。 𐟗㯸讨论：中国一直在积极采取措施缓解城市沉降，如控制地下水抽取和跨流域调水。我国城市地面沉降的整体速率与国际相比并不算高，重要原因在于持续的地面沉降防控工作。自2004年《地质灾害防治条例》实施以来，全国各地均开展了地面沉降的治理工作，北京、上海、天津、西安等多个城市均观测到地面沉降的减缓甚至回升。2021~2023年，我国进一步颁布了《地下水管理条例》、《地下水保护利用管理办法》等一系列法律法规，加快促进地下水恢复及地面沉降的防治。本研究提供了中国城市沉降的全面地图，有助于精确识别沉降区域并制定缓解措施。有效应对城市沉降挑战最终需要政策制定者、研究界和土木工程师等各层面利益相关者的合作与协调努力。

传统RAG与Graph RAG的7大差异 1. 𐟓Š 传统RAG的核心链路：索引（向量嵌入）：通过Embedding模型将文档转换为向量编码，并存储在数据库中。检索（相似查询）：使用Embedding模型对查询进行向量编码，通过相似性查询（ANN）找到最相似的文档。生成（文档上下文）：将检索结果作为上下文，与问题一起提交给大模型进行处理。 𐟔砒AG的架构： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟌 广义RAG问答链路： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟚렒AG存在的问题：知识库内容缺失：现有文档可能无法回答用户问题，系统有时会给出不相关的回应。 TopK截断有用文档：相似度不足导致相关文档被截断。上下文整合丢失：检索到的包含答案的文档可能因重排序或过滤规则而被忽略。有用信息未识别：LLM可能无法正确识别文档中的有价值内容。提示词格式问题：提示词格式错误可能导致大模型无法识别用户意图。准确性不足：LLM可能过度利用或未充分利用上下文信息。 𐟓ˆ Graph RAG的核心链路：索引（三元组抽取）：通过LLM服务实现文档的三元组提取，并写入图数据库。检索（子图召回）：通过LLM服务实现查询的关键词提取和泛化，并基于关键词实现子图遍历，搜索N跳以内的局部子图。生成（子图上下文）：将局部子图数据格式化为文本，作为上下文和问题一起提交给大模型处理。 𐟒᠒AG与Graph RAG的成本对比： Graph RAG通过引入知识图谱技术，提供了更高质量的上下文，但增加了系统的复杂性和成本。Graph RAG的核心链路包括索引（三元组抽取）、检索（子图召回）和生成（子图上下文），这些步骤需要更多的计算资源和存储空间。

护理科研论文写作指南：轻松发表省级期刊 𐟌𑠨Ÿ姯‡ 写论文的目的是为了发表，而不是追求高质量、高创新的内容。如果你能写出这样的论文，完全可以投核心期刊，投省级期刊反而浪费。很多人觉得省级期刊高大上，其实对内容的要求并不高。只要按照范式，整合总结前人研究，用学术话语表达观点就够了。【总结：以能顺利发表为导向，范式第一，内容第二，把论文发表从神坛上请下来】 ✍️ 写作篇护理论文主要由六部分组成：标题、摘要、关键词、正文（前言、材料和方法、结果、分析及讨论）、参考文献。标题：一般不超过20字。推荐一个万能公式：xx问题的研究——以xx为例。如：叙述教学法在高职护生同理心培养的应用——以《成人护理学》为例。摘要：一般要求200-300字左右。包括四个要素：研究目的、方法、结果、结论。要求高度概括，但包含与正文同样多的主要信息，具有独立性。关键词：一般3-8个。从题目、摘要或正文中抽取，一定要是对解释和描述内容来说很重要的且有实际意义的关键性词语。正文：前言：论文的开场白。一定要包含研究背景、提出问题、意义（分为理论意义和现实意义）。材料和方法：论文类型不同也可以分为临床资料、案例介绍。如果用推荐的万能公式做标题就写对研究对象（案例）进行研究（调查、护理）的过程。结果：是论文核心价值的体现，要客观呈现结果，不带主观评论。结果的展现形式：文字叙述、图、表。讨论：是论文的精华部分，反映作者对该研究的认识水平，目的是说明自己的主张、论点是正确的，并证明。结论：结束语。通过严密逻辑得出的创造性、指导性、经验性的结果描述。致谢：感谢做出贡献但没成为作者的人。参考文献：一般10篇左右。一定要是亲自阅读的与本文关系密切相关的公开发表的刊物。 𐟑Š 发表篇写出一篇省级期刊的论文真的不难，但发表却很难。很多期刊的水很深，有时候论文不能发表根本不是质量不过关，而是......。一些名气大的期刊，就算能顺利发表但也要排到几年后。我写的论文基本都是请机构帮忙发表，也建议大家可以参考我的方法。

自媒体选题技巧：从热点到用户需求 𐟓𑩚着自媒体行业的蓬勃发展，信息量从稀缺变得过剩，许多内容创作者开始通过吸引眼球的标题来吸引流量。那么，如何进行正确的选题呢？让我们一起来探讨这个问题。 𐟒ᩦ–先，你需要明确你的账号长期目标是什么。只有专注于一个方向，你才能吸引到属于你的粉丝。如果你没有明确的主线方向，吸引来的粉丝可能是僵尸粉，这不仅对账号没有帮助，反而会降低你的权重。 𐟔好“然，你可以结合当前的热点进行推广，但要注意这些热点必须与你自己的方向契合。例如，王心凌的热度很高，你可以看到有做音乐分享的、有做心路回顾的，也有做剪辑分析的，这些都可以与热点话题结合起来。 𐟑€其次，你需要关注用户想看什么，而不是你想输出什么。账号的价值在于帮助用户解决问题，满足用户需求。因此，你可以查看搜索热榜或热榜下的评论区，进行词汇的数据分析整理，从而得出大家共同的需求是什么。 𐟧駬줸‰，将你的内容和关键词结合起来。这需要你在平时积累大量的知识。比如随时记录灵感，如果看到一件事情反复出现，就要问自己前因后果是怎样的。抽取关键词组合，与你的方向联结在一起，形成新的创意。创意本身就是各种排列组合的结果，你要学会使用它。 𐟏†最后，在组合后的大量结果中，我们可以从受众、话题、主体、原则四个维度进行分析，逐一打分，在大量结果中择优录取，得到一个具体的话题。而以上的四步，就在你不知不觉中形成了一个选题的SOP，可以在以后的工作中，不断地帮你提升效率。 𐟓Œ别小看选题哦，好的开始是成功的一半。从聪明的你学会了么？学会了就点个赞吧𐟫𖰟𛀀

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正以前所未有的姿态渗透进文学创作领域，重新定义着文学的创作边界与可能。近日，日本作家九段理江凭借AI辅助创作的《东京都同情塔》荣获芥川奖，这一创举不仅在日本文坛掀起波澜，也再次将AI在文学创作中的应用推向公众视野。在中国，清华大学沈阳教授的作品《机忆之地》同样以AI为笔，斩获大奖，预示着AI文学创作的时代已经到来。AI技术的加入，不仅极大地提升了创作效率，更在互动式叙事、自动化写作及创意辅助等方面展现出无限潜力，但同时也引发了关于原创性、版权保护及伦理道德的深刻讨论。在这场技术与艺术的交融中，我们如何把握机遇，应对挑战，成为了亟待探索的课题。今天是我们的第四章第1节第1篇：艺术探索，还是底线延伸？ 2024年伊始，在第170届日本芥川奖的颁奖典礼上，日本作家九段理江公开透露，自己的获奖作品《东京都同情塔》是利用Ai生成器辅助写作，小说中大约有5%的句子是直接从chatGPT生成的句子中复制粘贴的。九段理江表示，在与AI的合作中，尽管AI的回答有时并不完全符合她的期望，但她还是能够通过主角的台词巧妙地将AI生成的内容融入作品，使小说更加生动有趣。她还说，未来将继续探索用人工智能进行创作。日本作家九段理江用AI辅助写作，并获得了大奖，但在她之前，中国已早有先例。中国的这篇小说叫《机忆之地》，作者是清华大学新闻学院沈阳教授。沈教授通过对话形式生成，总共经过约66次对话，历时 3小时产出约43061个字符，并从中复制出5915个字符完成小说。无论从标题、正文还是到文中的配图都是由AI完成。此外，沈教授还强调，该作品在参评文学奖时，已经过组委会评委的讨论同意，并匿名混在其他作家作品中参与评选，最终6名评委中只有一名识别出这篇小说是由AI创作的。最终《机忆之地》斩获第五届江苏省青年科普科幻作品大赛二等奖。 AI在文学创作中的应用是一个多元化、跨学科的领域，它主要结合了计算机科学、人工智能技术和文学创作的艺术性，从上述两部获奖作品中，我们可以总结出AI在文学创作中的三个主要应用方面。第一，互动式叙事 1970年，美国著名作家爱德华ⷦ𔾥…‹以独特的交互式叙事手法，创作了历险故事图书《选择你的冒险》。在这套丛书里，读者本人就是故事的主角，阅读时需要根据实际情况做出自己的判断，并给出选择的原理。这种带入感极强的叙事手法，极大提高了读者的阅读兴趣，也让这本书成为后十年最畅销的儿童书籍。而除了文学领域，交互式叙事在其他领域也被广泛利用，或许最被人熟知的就是游戏。不管是RPG（角色扮演）游戏中面对NPC（非玩家角色）不同玩家的不同选择产生的不同反应和结果，抑或是其他类游戏中的支线（副本）任务，都属于互动式的一种。另外，这些年来交互式叙事在影视剧领域也开始崭露头角。到了今天，交互式叙事已经变得很简单，因为AI可以随时响应用户的要求，去动态化地生成故事内容。对比过去，这是一种新兴的文学创作形式。为了区别传统交互式叙事的称呼，我们可以称之为互动式叙事。互动式叙事需要构建一个复杂的决策树来处理受众的选择和故事的分支，同时，数据库还需存储故事的不同片段、角色、场景等多重元素，并根据用户的选择进行组合，在组合的过程中从设计到编程逻辑，最后再通过AI的自然语言处理和深度学习，来增强互动性和个性化体验。虽然，互动式叙事对技术的要求，不同于简单的人机对话，但其仍是人机互动的一种。第二，自动化写作自动化写作已成为AI在文学创作领域中的主流应用。它依托于NLG（自然语言生成）技术，使得AI能够根据预设的参数或数据输入，智能地生成文本。NLG技术涵盖了语言模型构建、模板填充和内容规划等多个关键组件，共同协作以实现文本的自动生成。自动化写作并不是这几年才兴起的。曾几何时各大网站流行的根据关键词自动生成短故事、古诗词便是此技术的体现。再到后来，AI已经可以根据给出的关键词撰写财经报告和体育赛事评论，比如Arria NLG。 2019年英国大选，BBC就依靠其在10个小时内发表了689篇地方新闻，共计10万字，为英国690个选区提供实时选举结果。BBC铺天盖地的报道，让英国工党丢尽了脸面，而当时上位的首相是约翰逊。从2019年到今天，短短四五年间，AI技术已经取得了翻天覆地的变化。当下之AI已经可以随意模仿古代诗人的作品风格，然后根据指令快速生成一首诗。例如我们让他模仿杜甫写一首七言诗，诗写得不错，虽然题目还有点差强人意。实际上，在创作领域，除了诗歌，还有小说、剧本、文案、营销广告等等，只有你想不到，没有AI做不到。现在唯一美中不足的是产出质量。当然，质量不满意，可以让AI继续完善修改，但有一个方面，目前还差距较大。第三，创意辅助 AI依靠强大的算法，帮助人类大幅提高写作效率的同时，也带来了机械化批量生产式的问题。究其根因是AI还没法像人类那样思考，也就缺乏自然情感的流露，就无从谈起个性化和独特性，在引起情感共鸣这方面就差点意思。因此，当下很多创作者更倾向于把AI当作一种辅助自己写作的工具。例如，快速帮你完成校审工作和大量收集新闻、参考资料、识别语言模式、叙事结构和风格特征，从而为创作者提供构思和创作灵感，甚至可以进行宏观形势方面的分析。 AI深度学习的初期是基于大数据、大量文本等内容，而内容来自于哪里，自然是人类社会。那么，内容的五花八门就一定会影响没有主观意识的AI。如何保证产出的内容客观，而不夹杂原作者所带来的偏见是一个需要解决的重要问题，这就很考验AI在文本分析方面的能力。 AI在文本分析中的应用是人工智能领域中最为活跃和成熟的方向之一。文本分析指的是使用计算机程序处理和理解大量文本数据的过程，AI在这一过程中扮演着至关重要的角色。举个例子，仍是那个爱打铁已穿越回现代正在造门的老汉，他现在想把业务拓展到国外，要打造欧式大铁门，但他不了解欧罗巴人，于是就只能去查阅外国资料，但老汉又不懂外语，那么老汉就可以借助AI达成自己的目的。首先，文本翻译要用到，而帮老汉找资料也不是瞎找，会根据老汉的提问分析老汉的个人喜好，从而进行“文本推荐”。当然，推荐之前首先要进行“自然语言处理”，而推荐过程要进行“文本的分类和过滤”，以保留有价值的信息。上述过程会用到像前面讲人工智能发展史的时候提到的NLP（自然语言处理）和SVM（支持向量机）等算法和模型。其次，将有价值的信息进行“建模和聚类”，比如通过“实体链接”将文本中的实体（人、地、物等专有名词）与知识库中的实体进行匹配，以便在不同文本中的实体之间建立联系，完成这一步后进入“情感分析”，也就是判断资料是正面、负面还是中性。总不能让“牛鬼蛇神”都进来。上述过程会用到像LDA模型（潜在狄利克雷分配）等生成概率模型、DBSCAN算法(密度聚类)、AgglomerativeClustering算法(层次聚类)、K-means聚类等迭代分区算法。当一切搞定后，结果呈现出来，但呈现不是全部呈现，而是给出一个由AI提炼的“文本摘要”，这个摘要有可能是AI全新生成的，也有可能是抽取原文中的重点句子组成的。上述过程会用到像深度学习中的注意力机制以及语言生成算法，比如Seq2Seq（序列导序列）模型。当然，自然语言处理那样的基础算法更是少不了的。老汉达成目的过程看上去步骤复杂，实际上相当简单，因为中间这部分费力不讨好的工作是由AI帮老汉搞定的。若放到过去，老汉只能花大价钱请专业人员操持，如今有了AI的帮助，老汉可以足不出户就搞定。当然，尽管AI技术为人们带来了诸多便利，但我们也应警惕其可能带来的问题。比如，随着AI在创作领域的广泛应用，我们不得不思考如何保护原创作品版权的问题；同时，AI在处理和分析文本数据时，也可能涉及到用户隐私和数据安全的问题。因此，在推动AI技术发展的同时，我们也需要建立完善的法律法规和伦理规范来确保其健康、可持续地发展。另外，从唯物辩证法的角度，看问题总要用“一分为二”的眼光，尤其是对新事物的产生。毕竟，这世界有人欢喜，自然就会有人忧。

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