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nlp 计算关键词直播_扫题目出答案的软件(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

nlp 计算关键词

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。

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。

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！

𐟔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。

𐟚€德国慕尼黑工业大学RCI选课心得分享自从2022年底ChatGPT大火之后，我就开始思考自己的职业方向。之前一直对医疗器械感兴趣，但自从GPT的出现，我对RCI（机器人与认知智能）的兴趣越来越浓厚。大学期间，虽然AI还没兴起，但我经常看到波士顿动力机器人的视频，10年前的Jarvis（Just a rather very intelligent system）也曾经引导我走向AI的道路。所以，这次选择RCI可以说是无缝切换梦想。在AI领域，主要有三大方向：计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和语音识别。CV是最热门也是最卷的方向，NLP随着GPT的爆火也迅速发展，而语音识别则是相对较少人选择的方向。开学前，我在某论坛上看到一个帖子讨论学机器人不想做天卷CV方向能怎么选，博主推荐了具身智能方向。结合我本科机电专业的背景，以及RCI不是纯编程专业的事实，我意识到硬卷不过计算机科学（CS）的同学，但走纯粹机器人方向又怕错过AI时代。因此，我的选课思路是基于AI在机器人方向的应用。浏览RCI的选修课列表，可以看到各种专业的影子。选修课分为计算、力学、系统和控制三大模块。软件工程、计算机工程、CS、数据工程、AI医学、自动驾驶、机电、机械工程、控制工程、机器人、通信工程的课程应有尽有，看得人眼花缭乱。在明确未来方向后，我总结了选课关键词：机器学习、强化学习、深度学习、NLP、CV、机器人控制、传感/感知、运动规划，并整理出相关的课程清单。虽然纯机器人方向的课和纯AI方向的课都很多，但结合得较少。因此，我梳理出硕士学习路线v1.0。不过需要注意的是，选课列表中有些课注明冬夏都开，但实际上冬夏都没开，所以不能完全依据此表选课。我的计划也可能需要后续调整。写这篇帖子主要是为了❶和其他RCI的同学交流选课思路，集思广益❷和学界业界人士探讨AI和机器人领域未来结合的焦点❸记录自己对未来的规划，以后再回头看也能获得反思和收获。

毕业论文数据分析的30种必备方法数据分析是从数据中提取有用信息以支持决策的过程。以下是毕业论文中常见的30种数据分析方法： 𐟓ˆ 数据预处理数据清理：处理缺失值、重复值和异常值，确保数据质量。数据转换：包括数据标准化、归一化、分箱处理和编码（如将分类变量转换为数值变量）。数据集成：将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集。数据归约：减少数据集的维度和规模，常见方法有特征选择和主成分分析（PCA）。 𐟓Š 描述性分析统计量计算：计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差和四分位数等，描述数据的集中趋势和离散程度。数据可视化：使用图表（如柱状图、折线图、散点图、直方图、箱线图和热力图等）直观展示数据分布、趋势和关系。数据分布分析：分析数据的分布特性，如使用频数分布和概率密度函数等。 𐟔 探索性数据分析（EDA）相关性分析：计算变量之间的相关系数，探索变量间的线性或非线性关系。数据分组分析：对数据按类别或变量进行分组，比较不同组别的特征或趋势。假设检验：如t检验、卡方检验和ANOVA等，用于验证数据是否符合特定假设。 𐟓ˆ 推断性分析回归分析：包括线性回归、多元回归和逻辑回归等，用于研究因变量与自变量之间的关系，进行预测或解释。时间序列分析：包括ARIMA和指数平滑等，用于分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性。假设检验：如z检验、t检验和F检验等，用于推断样本统计量与总体参数之间的关系。 𐟒𛠦œ𚥙襭椹与预测建模监督学习：包括分类和回归，用于预测输出变量。非监督学习：包括聚类和降维等，用于发现数据的内在结构。 𐟓Š 模型评估与优化交叉验证：如k折交叉验证，用于评估模型的性能，减少过拟合的风险。混淆矩阵：用于评估分类模型的性能指标，包括准确率、精确率、召回率和F1值等。 𐟔젩똧𚧥ˆ†析技术因子分析：用于识别变量之间的潜在因子。结构方程模型（SEM）：用于分析和验证变量之间的复杂关系。贝叶斯分析：使用贝叶斯定理进行概率推断，处理不确定性。 𐟓œ 文本分析自然语言处理（NLP）：处理文本数据，包括分词、词频统计、情感分析、主题模型（如LDA）和文本分类等。文本挖掘：从大量文本数据中提取有价值的信息，如关键词提取和主题分析。这些方法可以帮助你在毕业论文中更好地分析和理解数据，从而得出更准确的结论。

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！

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！

沟通密码：解决你烦恼的三大关键词在当今社会，很多问题其实都源于沟通不畅。著名人际关系学家卡耐基曾说过，一个人的成功，85%来自人际关系沟通，而只有15%来自于专业技能。无论是在家庭、工作还是社交中遇到的问题，80%都是因为沟通问题引起的。 𐟒ᠦ𒟩€š的本质首先，我们得搞清楚沟通的三个关键词： NLP：大脑使用说明书，强调的是“有效果比有道理更重要”。人际关系：经营人际关系其实就是经营能量。有效的沟通能增加能量，而无效的沟通则会减少能量。记住一点：常在背后说别人的好话，认同他，肯定他，比当面说别人好话杀伤力大100倍。认同别人就是给别人增加能量。沟通：人与人沟通的本质是能量，是释放自己的情绪。人之所欲，施之于人。他人需要什么，我们就给予什么（如：认同、赞美、赋予能量等）。在沟通中懂得平衡术，当我们懂得给予他人想要的，你想要的他人自然也会给你。 𐟌Ÿ 成功沟通的八大要素有效沟通的先决条件是和谐的气氛：学会察言观色，在对的时间说对的话，沟通的时机点很重要。明确沟通的目的是解决问题，找对时间点。在沟通中懂得平衡术，聊天的过程中照顾别人的感受，顺便照顾自己。通常我们能帮多少人解决问题，就有多少人帮我们解决问题。切忌在很着急的、有情绪的时候解决问题，如生气时、负能量时。沟通的方式不能一层不变：在沟通中，学会调频很重要。因沟通对象不一样，讲话方式也不一样，一定要用对方能听懂的话术来表达。不同层级、不同背景会导致人与人之间价值观的不一样。价值观的组成是因不同背景不同阅历，导致看待事物的观点和角度不同，这只是大脑的系统不同，没有对错之分。但有一个点值得大家学习的就是，大家会发现，人际关系好的人都有一个共同的特征——先倾听，听出对方的价值观，然后调整到跟对方一个频道上再进行有效沟通，这样才能同频共振，和谐交流。希望这些小技巧能帮到你，让你在沟通中更加得心应手！𐟒ꀀ

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