腾讯基于预训练模型的文本内容理解实践

预训练已经成为自然语言处理任务的重要组成部分，为大量自然语言处理任务带来了显著提升。本文将围绕预训练模型，介绍相关技术在文本内容理解方面的应用。更具体的，本文会首先对已有的经典预训练工作进行回顾，帮助大家理解预训练模型以及不同模型之间的差异；然后介绍我们在训练算法、框架开发、上线推理方面进一步的探索，以及相关工作在业务上的应用。最后，对当前我们面临的挑战进行总结，并对未来工作进行展望。

2022-01-16
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阿里智能人机交互的核心技术解析

“连接“本身不是目的，它只是为“交互”建立了通道。在人机交互（Human-Computer Interaction）中，人通过输入设备给机器输入相关信号，这些信号包括语音、文本、图像、触控等中的一种模态或多种模态，机器通过输出或显示设备给人提供相关反馈信号。“连接”为“交互”双方架起了桥梁。

2022-01-16
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一种基于Transformer模型的古籍自动标点技术

人工加注古籍文献标点符号，即对无标点符号的古籍文献进行现代标点符号填充。但古籍数量庞大，人工加注费时费力。随着人工智能（AI）的兴起，基于深度学习实现自动标点工作可以减轻人工的繁重负担。本方法使用基于多头注意力机制的端到端Transformer模型作为训练模型，使用正规出版的10亿字古籍语料进行训练。模型在验证集上的标点F1为86.5%，断句F1为95.1%。随后在未训练的语料中抽取19本书作为测试集，结果显示，模型对古典文言文语料预测结果较好；对专业性较强和白话文占比较多的语料则效度较低。

2022-01-16
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NLP预训练模型在智能知识库的应用实践

2018年底BERT等预训练模型发布，作为NLP技术发展中的一个里程碑式事件，影响到了NLP应用的各个方面，使得基于大规模无标注语料的预训模型+少量标注语料的模式成为NLP模型开发的标配。本系列文章中我们从知识辅助生成和自动问答两个方面，探讨了应用预训练等技术，在有限的资源投入条件下，实现电力智能知识库的应用实践。上篇介绍了应用最新预训练模型实现的NLG模型，在电力客服知识库的自动化构建方面做的一些探索。

2022-01-16
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基于语义偏转模型的日语复合动词分类方法研究

日语复合动词在日语动词中所占比重很大，发挥着重要的作用。关于复合动词的分类研究无论是在日语教学方面还是在第二语言习得研究方面都具有重要的意义。目前，先行研究中的分类方案存在着分类标准不够明确可操作性低，或者对于一些兼类的复合动词不能进行明确划分等局限性，尚有进一步探讨的余地。本文试图借助大数据分析和自然语言处理的技术手段，结合语境研究复合动词分类方法。根据不同类别复合动词的后项在句中承担不同的语法功能的特性，通过语义向量判断复合动词构成成分对句义的语义贡献度，并在建立语义偏转模型，构建分类器的基础上，对不同语境中的复合动词进行分类。实验结果表明，该模型对日语复合动词在不同语境中的分类效果达到了优异的准确率。

2022-01-16
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基于融合与协同的边缘云原生体系实践

回顾整个移动通信的演进历程，从1980s 1G到来且模拟移动电话诞生，到后来2G网络下的数字移动电话、3G下的全球范围兼容及网页生成、4G移动宽带加速视频传播，到5G时代移动物联网与垂直行业的纵深融合，再到未来6G万物深度智联的行业展望，通信的主体从以人为中心，逐渐向以物为中心迁移。

2022-01-16
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面向物联网和边缘计算的云网演进

SD-WAN继承了SDN的遗志，把软件定义的范围，从机房内和机房间的高速通道，扩展到了机房外的广域网络，客户更加广泛。不过，这里也有一个奇怪的现象：一方面，根据Gartner、IDC等知名机构的预测，SD-WAN2023年的全球市场规模，大致在40亿到60亿美元之间，不算太大。但是，这里却集中了几乎所有的设备商，运营商、云厂商、CDN厂商，以及一大批细分领域的创业公司，挤得让人有点窒息。

2022-01-16
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Apache APISIX 在移动云对象存储 EOS 的应用与实践

Apache APISIX 作为一个微服务网关，与其他 API 网关相比，它的上游路由插件是全动态的，修改配置不需要重启。同时插件支持热加载，可以随时插拔、修改插件。尤其是业务连续性要求非常高的场景，这些能力都是 Nginx 不具备的。

2022-01-17
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点：一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。

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中国定制客运发展报告（2024）

随着我国道路客运行业转型升级的深入推进，班车客运定制服务(以下简称定制客运)发展模式和路径日益清晰。定制客运线路规模持续扩张，服务广度与深度显著提升，涌现出一批特色服务品牌，展现了强劲的发展韧性与创新活力，有力地满足了人民群众优质便捷的出行需求。

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中国分布式光伏韧性发展路径：2026与2027年展望报告

落基山研究所(Rocky MountainInstitute,RMI)成立于1982年，是一家立足市场、独立运作的专业智库，致力于通过经济可行的市场化解决方案推动全球能源转型，构建繁荣、韧性、清洁的低碳未来。落基山研究所与企业、政策制定者、科研机构、创业者及跨领域伙伴广泛协作，推动战略性投资，以扩大清洁能源解决方案的规模化部署、减少能源浪费、并提升可负担清洁能源的可及性，在保障能源安全和经济效益的同时，携手共创可持续的美好愿景。目前，落基山研究所的研究和实践已覆盖全球50余个国家和地区。

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中国用户侧储能发展报告2025（摘要）

根据寻熵研究院基于公开项目信息的追踪统计，2025年1-10月，我国用户侧储能项目的新增并网项目超1600个，装机规模5.6GW/12.4GWh，项目数量和装机规模同比分别增长26%和86%。2025年用户侧储能单月平均新增并网规模已经超过1GWh。

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“十四五”期间“双一流”建设成效分析报告

本报告以“十四五”期间全国“双一流”高校已公开的第二轮“双一流”建设高校整体建设方案为基础，重点汇总“双一流”高校的中长期远景建设目标、2021一2025年整体建设目标、一流学科体系建设目标，全面呈现“双一流”高校的差异性定位及发展蓝图。此外，从“国内学科建设”与“全球ESI排名”两大核心维度展开系统性分析，同时对比两轮“双一流”建设中高校在两重维度下的实际进展，进而全面梳理“双一流”高校在学科竞争力与全球学术影响力方面取得的实际成效。