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一文详解自然语言处理两大任务与代码实战:NLU与NLG

自然语言处理(NLP)涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域,本文深入探讨了NLP的关键概念,包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等,为读者提供了全面而深入的视角。 作者 TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人 1. 自然语言处理定义 自然语言处理(NLP)是一门交叉学科领域,涵盖了计算机科学、人工智能、语言学等多个学科。它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言的方式,从而创建与人类之间的自然、无缝的交互。 NLP的定义和重要性 自然语言处理的主要任务是让计算机能够像人类一样理解和生成自然语言。它能够让机器读懂人类的语言,使得人们与计算机的交互更加自然流畅。这不仅可以大大提高人机交互的效率,而且也为许多行业如客服、医疗、教育等提供了极大的便利。 NLP的主要挑战 歧义解析:自然语言充满了歧义,同一句话在不同的上下文中可能有完全不同的含义。 语法复杂性:不同的语言有各自复杂的语法规则,理解这些规则并将其转化为机器可理...

AI圈与工业圈的头头脑脑们,出来走几步

从AlphaGo到大模型,是人工智能浮浮沉沉的十年。工业制造,也在向“智造”进一步延伸。 但是,尽管市场总体认可工业AI前景,但其快速落地并非易事。 在中国信息通信研究院出品的《工业智能白皮书(2022)》中,提到工业AI落地三个方面的挑战: 一是关键融合技术尚未突破,主要指以深度学习为核心的 AI 算法及软硬件配套技术在可解释性、实时性、数据可用性、易用性与适配性四方面还没有实现突破性进展; 二是应用场景缺乏进一步识别,需要进行高价值高需求场景或可复制推广场景的梳理及遴选。 三是产业生态与保障机制还不完善,主要是数据共建共享机制、模型知识所属权界定等问题。 总结起来,无外乎数据、行业Know-How、技术以及产业生态。 或许大模型所带来的技术跃迁让一些业务场景的落地更加容易,但想要带来实质性的改变,仍要再向前跑几步。 这”几步“,是相互的,一定得是技术公司与工业制造界的双向奔赴。 这正是虎嗅智库举办此2023工业AI大会的初衷。我们期望促成领先制造企业与科技创新企业的理解、融合与对接,推动工业AI生态发展共识,为我国制造业高质量发展助力。 本次大会,9月7号、8号,两天,在苏州。 目...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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