当前位置：网站首页 » 新闻 » 内容详情

nlp 标题关键词下载_关键词歌词(2024年11月最新版)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

nlp 标题关键词

一文带你全面了解舆情监测系统随着互联网的快速发展，舆情监测系统已经成为许多企业和机构必备的工具。本文将带你深入了解舆情监测系统的应用场景和技术架构，以及其核心功能。 𐟔 舆情监测系统的本质舆情监测系统本质上是一个数据监测系统，专注于快速和准确地推送相关信息。它主要基于网络爬虫技术，类似于百度的搜索机制，用于收集网络上的文本内容。 𐟓š 文本识别与分析收集到的文本内容需要通过NLP（自然语言处理）算法进行分析。常用的工具包括Elastic search，适合数据量不大（亿级左右）的情况。当数据量达到10亿级别时，建议使用大数据架构。 𐟔 专题监测专题监测是舆情系统的高频功能，用于配置监测范围。通常需要三种词的配置：主体词、相关关键词和排除词。主体词是指监测主体，相关关键词是与主体词相关的关键词，而排除词则是需要过滤掉的词。为了方便用户使用，可以进行词库构建，实现相关词推荐。 𐟓ˆ 舆情趋势分析舆情趋势分析是另一个高频功能，用于实现相关信息的总览。它解决的是信息采集后更好的触达问题。不同信息具有不同的传播属性、来源属性和信息特征，因此在预警层面需要进行基于来源、作者、传播量、相关性、信息正负面程度的配置。系统需要具备多种触达方式，如产品页面推送、手机短信、邮箱预警、微信推送、电话等。 𐟓Š 数据报告与预警由于舆情系统提供的数据主要是呈现目的，而实际使用系统和进行舆情决策的用户通常不是同一个人，因此系统需要具备数据报告功能。用户可以通过信息简报、周报、月报等方式进行数据导出和转发。 𐟌 舆情系统的应用领域舆情系统不仅用于互联网信息的定向监测，还可以衍生出内容安全、商业情报、口碑监测、竞品监测等领域。在网络安全中，内容安全是其中一个重要赛道，许多内容安全的解决方案实际上与舆情监测技术流程相同，只是侧重点不同。内容安全解决的是内容合规问题，而舆情监测则是解决重点信息监测预警的问题。通过以上介绍，你可以更好地了解舆情监测系统的实际应用场景和技术架构，以及其核心功能。

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。

如何建立高效的新闻舆情监控系统 𐟓ˆ 𐟑堥›⩘Ÿ配置项目经理: 掌控全局，协调资源，确保项目顺利进行。数据分析师: 收集、处理、分析数据，提供深入报告。技术支持工程师: 搭建和维护系统，解决技术难题。舆情监测专员: 日常监控，及时报告异常情况。内容编辑: 撰写和编辑分析报告，支持决策。客户经理: 与客户沟通，了解需求，提供定制服务。培训师: 培训员工，提升团队专业能力。 𐟓⠧›‘控平台社交媒体: 微博、微信、Twitter、Facebook等，用户活跃，传播迅速。新闻媒体网站: 门户网站、地方新闻网站、行业媒体。论坛社区: 知平、豆瓣小组等，反映特定群体意见。短视频平台: 痘印、老铁站等，新兴传播渠道。博客和个人主页: 专业人士或意见领袖的观点。 𐟔 监控关键词品牌名称: 公司名、产品名等。行业术语: 专业词汇。竞争对手: 主要竞争者名称。热点事件: 社会热点话题。负面词汇: 投诉、维权等暗示危机的词。政策导向: 新政策、法规等。自定义关键词: 根据需求添加。 𐟛 ️ 监控工具新闻舆情监控软件: 实时追踪公开信息，提醒重要消息。特点: 全面覆盖: 国内外主流平台及媒体站点数据监测。精准匹配: NLP技术，准确识别关键信息。灵活定制: 根据需求设定监控规则。智能预警: 发现潜在风险，自动通知相关人员。深度分析: 情感倾向分析、传播路径可视化等。便捷操作: 界面友好，易于上手，提供API接口。 𐟓Š 数据分析数据收集: 广泛收集相关数据。数据处理: 清洗、整理数据。数据分析: 运用统计、机器学习等方法分析数据。报告生成: 撰写和编辑分析报告。 𐟚€ 系统优化定期更新关键词和平台。优化预警系统，减少误报。加强数据分析，提供更多维度信息。通过以上方法，可以建立高效的新闻舆情监控系统，及时掌握市场动态，做出正确决策。

𐟔AI营销必备：26个关键词解析 𐟒᤺𚥷妙𚨃𝩢†域术语繁多，对于营销人来说，掌握这些关键词至关重要。以下是26个AI营销必备关键词及其解析： 1️⃣ 人工智能（Artificial Intelligence）𐟤– 2️⃣ 人工智能生成内容（AI-Generated Content, AIGC）𐟓– 3️⃣ 机器学习（Machine Learning）𐟓ˆ 4️⃣ 深度学习（Deep Learning）𐟧 5️⃣ 神经网络（Neural Network）𐟕𘯸 6️⃣ 训练集（Training Set）𐟓š 7️⃣ 过拟合（Overfitting）❌ 8️⃣ 欠拟合（Underfitting）❌ 9️⃣ 迭代（Iteration）⏳ 𐟔Ÿ 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）𐟗㯸 1️⃣1️⃣ 强化学习（Reinforcement Learning, RL）𐟒ꊱ️⃣2️⃣ 大语言模型（Large Language Model, LLM）𐟗㯸 1️⃣3️⃣ 计算机视觉（Computer Vision, CV）𐟑€ 1️⃣4️⃣ 迁移学习（Transfer Learning）𐟓š 1️⃣5️⃣ 模型蒸馏（Model Distillation）𐟔 1️⃣6️⃣ 分布式训练（Distributed Training）𐟒𛊱️⃣7️⃣ 个性化推荐（Personalized Recommendation）𐟎️⃣8️⃣ 协同过滤（Collaborative Filtering）𐟤 1️⃣9️⃣ 动态定价（Dynamic Pricing）𐟒𐊲️⃣0️⃣ 需求预测（Demand Forecasting）𐟓Š 2️⃣1️⃣ 聊天机器人（Chatbot）𐟤– 2️⃣2️⃣ 实时竞价（Real-Time Bidding, RTB）⚡ 2️⃣3️⃣ 点击率预测（Click-Through Rate Prediction）𐟎️⃣4️⃣ 聚类分析（Clustering Analysis）𐟓Š 2️⃣5️⃣ 营销自动化（Marketing Automation）𐟚€ 2️⃣6️⃣ 人工智能价值对齐（AI alignment）✅ 掌握这些关键词，让你在AI营销领域更加游刃有余！𐟒𜢜耀

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。

算法大观：挑战互联网or金融？算法在各个行业都有广泛的应用，尤其是在互联网和金融领域。在互联网行业，搜索、推荐和广告投放是核心，因为它们直接关系到公司的变现能力。而在金融领域，风险控制是关键，因为它直接影响到公司的生存和发展。 𐟔Ž 搜索搜索的目的是满足用户的查询需求，通过用户输入的关键词，为其展示相关的内容。 𐟓ˆ 推荐推荐是在用户不知道该搜索什么时，为其提供个性化的内容推荐，增加用户互动，从而增加公司的收入。 𐟓‰ 广告投放广告投放服务于广告主，通过平台将广告推送给用户，使公司直接获得收入。如果你对这三个方向感兴趣，可以从项亮的《推荐系统实战》或王喆的《深度学习推荐系统》开始，这两本书简单易懂，适合初学者建立一个大框架，之后可以根据需要逐步深入了解各个模块。 𐟒𛠎LP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）也是两个非常值得研究的方向。CV非常看重学历，很多自动化、机械电子和通信专业的同学会在图像方面进行深入研究，毕业后直接从事CV算法岗位。 NLP主要涉及基础建设，如文本分类、打标签、语义理解等。在公司中，有专门的NLP部门将一些核心能力进行输出。NLP和CV都有偏研究型的岗位，并且两个方向在技术知识上有很多交叉。 𐟓Š 风控风控主要包括实时交易风险识别和团伙作弊侦查。银行中的风控注重业务的可解释性，在线服务会上线轻量级模型如LR XGBoost。风控要求对业务有深刻理解，有时候规则比模型更重要，只有有效果才是好的。选择适合自己的方向，深入学习，不断探索，才能在算法领域取得成功！

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！

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。

阿里巴巴取得商品标题处理相关专利

专栏内容推荐

1736 x 410 · jpeg
NLP关键词提取详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1778 x 506 · jpeg
NLP关键词提取详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

388 x 385 · png
NLP自然语言处理-第五章关键词提取算法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1000 x 708 · png
NLP中关键字提取方法总结和概述_腾讯新闻
素材来自:view.inews.qq.com

720 x 546 · png
【NLP】文本关键词提取的两种方法-TFIDF和TextRank
素材来自:zhihu.com
1332 x 1028 · jpeg
NLP关键词提取详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1000 x 500 · png
NLP自然语言处理——关键词提取之 TextRank 算法（五分钟带你深刻领悟TextRank算法的精髓）保姆级教程_textrank关键词提取-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

588 x 441 · jpeg
NLP自然语言处理-第五章关键词提取算法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
885 x 190 · jpeg
关键词分析 NLP 关键词分析怎么做_mob64ca13ed93fa的技术博客_51CTO博客
素材来自:blog.51cto.com

720 x 287 · jpeg
NLP关键词提取详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

872 x 435 · jpeg
4.3 NLP_基础：文本表示、分词、提取关键词、语言模型、注意力机制 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1000 x 500 · png
NLP自然语言处理——关键词提取之 TF-IDF 算法（五分钟带你深刻领悟TF-IDF算法的精髓）_tfidf关键词提取-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

920 x 492 · jpeg
NLP系列-关键词抽取技术（一）-技术原理篇 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 696 · png
NLP关键词提取方法总结及实现-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1754 x 626 · jpeg
NLP关键词提取详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2048 x 1229 · jpeg
NLP 中的关键词提取算法之 TF-IDF 算法|算法|文本|监督_新浪新闻
素材来自:k.sina.com.cn
1103 x 910 · png
【NLP论文】01 基于 Jieba 和 Word2vec 的关键词词库构建_词库关键词-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

693 x 604 · png
NLP自然语言处理——关键词提取之 TextRank 算法（五分钟带你深刻领悟TextRank算法的精髓）保姆级教程_textrank关键词提取-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
720 x 195 · jpeg
nlp标题生成调研 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 306 · png
【NLP基础】英文关键词抽取RAKE算法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

941 x 495 · png
【NLP论文】01 基于 Jieba 和 Word2vec 的关键词词库构建_词库关键词-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

520 x 591 · png
【NLP论文】01 基于 Jieba 和 Word2vec 的关键词词库构建_词库关键词-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1404 x 826 · jpeg
NLP系列-关键词抽取技术（一）-技术原理篇 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com