当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

nlp 关键词提取直播_seo刷关键词排名免费(2024年12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

nlp 关键词提取

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。

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。

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。

专栏内容推荐

1400 x 993 · png
NLP中关键字提取方法总结和概述 - 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

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
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

1620 x 1001 · jpeg
中文NLP笔记：3. 关键词提取的几个方法 - 腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
1125 x 659 · png
NLP中关键字提取方法总结和概述_nlp根据停用词提取信息-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

913 x 455 · png
如何进行NLP基本工具jieba的关键词提取及词性标注 - 大数据 - 亿速云
素材来自:yisu.com

850 x 420 · png
NLP- 关键词提取 - 综述_综述关键词怎么提取-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

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

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

1080 x 395 · 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 698 · jpeg
NLP关键词提取详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

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
474 x 284 · jpeg
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

900 x 383 · png
网页关键词批量提取，免费NLP关键词提取工具 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 546 · png
【NLP】关键词提取：TFIDF、TextRank - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
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

1071 x 315 · jpeg
NLP segment-03-基于 TF-IDF 实现关键词提取 java 开源实现 - AIGC资讯 - AIGC观察
素材来自:aigcdaily.cn

383 x 369 · png
详细介绍NLP关键词提取算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1820 x 809 · png
【python 走进NLP】关键词提取的几个方法_python nlp 提取关键词场景人物等-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

799 x 273 · png
NLP关键词提取方法总结及实现
素材来自:blog.nnwk.net

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

1653 x 820 · png
详细介绍NLP关键词提取算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1460 x 599 · png
机器学习-nlp-sklearn进行关键词提取（基于tfidf）_sklearn如何提取评论的关键含义-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

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

480 x 480 · jpeg
NLP关键词提取方法总结及实现_关键词提取算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
640 x 361 · jpeg
关键词提取软件下载（关键词提取器） | V商人
素材来自:vsaren.com

474 x 174 · jpeg
详细介绍NLP关键词提取算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 463 · jpeg
NLP关键词提取详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
344 x 182 · png
详细介绍NLP关键词提取算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

520 x 304 · png
NLP基本工具之jieba：关键词提取 - 程序员大本营
素材来自:pianshen.com
1080 x 209 · 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

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)