AIGC全面进化，未来的“创意”与“灵感”是否需要被重新定义？
AIGC技术正颠覆内容创作，它通过深度学习等技术自动化生成文本、图像等，改变了生产方式，引发关于“创意”与“灵感”定义的讨论。尽管有人担忧它可能削弱人类独特性，但更多人认为AIGC是创意的延伸而非替代。Adobe国际认证反映了这种变化，提供系统学习路径，衡量专业水准，促进跨领域合作，成为创意人才发展的重要标志。教育应加强跨学科教育，引入AIGC课程，强化实践创新，以培养适应未来需求的创意人才。
深度学习在自然语言处理中的应用
【6月更文挑战第29天】探索神经网络、词嵌入、序列模型与注意力机制在文本理解、生成和交互中的应用。从数据预处理到模型优化，深度学习已广泛用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务，未来趋势包括跨模态学习、知识图谱、可解释性和移动端部署。随着技术发展，NLP将迎来更多创新。
数据标注工具 doccano | 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）
标注数据保存在同一个文本文件中，每条样例占一行且存储为json格式，其包含以下字段
• id: 样本在数据集中的唯一标识ID。
• text: 原始文本数据。
• entities: 数据中包含的Span标签，每个Span标签包含四个字段：
• id: Span在数据集中的唯一标识ID。
• start_offset: Span的起始token在文本中的下标。
• end_offset: Span的结束token在文本中下标的下一个位置。
• label: Span类型。
• relations: 数据中包含的Relation标签，每个Relation标签包含四个字段：
• id: (Span