近年来，深度学习（DL）架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼，不过现在我们可以看到深度学习对 NLP 的贡献，在很多常见的 NLP 任务中取得了顶尖的结果，如命名实体识别（NER）、词性标注（POS tagging）或情感分析，在这些任务中神经网络模型优于传统方法。而机器翻译的进步或许是最显著的。
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
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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