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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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自然语言处理在金融实时事件监测和财务快讯中的应用

疫情之下,全球金融市场进入大波动时代,各国金融调控政策、突发事件层出不穷,例如美联储无限量QE、欧央行7500亿复苏基金、中美关闭使领馆、阿塞拜疆和亚美尼亚爆发空战...如何24*7小时全天候自动、智能监控全球新闻事件,从而最快速地做出反应、最大可能地规避风险?

  • 2022-01-16
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基于Seq2Seq的信息抽取方法在多轮对话场景的应用

本文主要介绍了基于Seq2Seq方法从双人语音对话文档中提取电话号码的实践方法,重点介绍了基于不同模型结构的Seq2Seq方法如LSTM、GRU、Transformer的效果对比情况,同时介绍了在Encoder层尝试的不同Embedding方式及其如何采用Attention、Beam Search等方法来提升模型效果。实践结果表明基于Seq2Seq的方法在多轮对话交互中提取电话号码实体的效果相比基于传统的NER方法在F1值提升约30%。

  • 2022-01-16
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在PyTorch中使用LSTM进行新冠病例预测

时间序列数据,顾名思义是一种随时间变化的数据。例如,24 小时时间段内的温度,一个月内各种产品的价格,特定公司一年内的股票价格。长短期记忆网络(LSTM)等高级深度学习模型能够捕捉时间序列数据中的模式,因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中,我们将一起学习如何使用 LSTM 算法使用时间序列数据进行未来预测。

  • 2022-01-16
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基于NL2SQL的问答技术和实践

NL2SQL是语义解析和智能问答领域的前沿问题,可以将人类的自然语言问句转化为结构化查询语句,是实现人类和数据库无缝交互和提高数据库分析效率的核心技术。 百分点认知智能实验室自成立以来,结合公司实际业务和项目需求,自主研发NL2SQL算法,并在各个公开数据集上取得了良好的效果,同时还在业务项目中积累了宝贵的实际落地经验,本文主要就NL2SQL技术路线的发展历史和实验室在工程实践中的落地经验进行分享。

  • 2022-01-16
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基于LSTM的多变量多步预测模型

综合业务背景和预测结果来说:co的预测出现了负数这是不正确的,可能跟模型中数据量有关系,毕竟我们数据集一共只有几百条的数据记录,这点数据量对于深度学习模型来说实在是少得可怜,我们今天的工作主要就是完整地去实践LSTM多变量多步序列预测模型,手把手教你去搭建属于自己的预测分析模型。

  • 2022-01-16
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网易严选nlp-预训练语言模型的应用

文本的表征经历了漫长的发展历程,从最简单经典的bow词袋模型、以LDA为代表的主题模型、以word2vec为代表的稠密向量模型、到现在以bert为代表的通用语言模型。词语是文本细粒度的表达,早期的预训练词向量虽简单易用,但无法解决一词多义的问题。近年来,基于大规模上下文语料,训练的通用语言模型,可以产出更细致的语义表征向量,相同的词在不同的语境中能抽取出不同的语义向量。

  • 2022-01-16
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面向汇聚边缘云的固移综合承载云网架构研究和实践

介绍了面向汇聚边缘云的固移综合承载云网架构的研究实践相关内容。分别从业务需求分析、云网系统架构、现网部署技术方案、规模用户测试、后续应用演进等角度入手,对5G时代面向汇聚边缘云的固移综合承载云网架构部署和商用进行了分析和研究,为运营商进行规划建设和规模商用提供了决策依据。

  • 2022-01-16
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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