# 自然语言处理 #
1
关注
8180内容
ACL 2025 | GALLa：用图结构增强代码大模型，让代码理解更精准！
通过级联多模态架构将代码结构图对齐到大模型表征中
《深度剖析：Java中用Stanford NLP工具包优化命名实体识别》
命名实体识别（NER）是自然语言处理中的关键任务，而Stanford NLP工具包作为Java环境下的强大工具，为开发者提供了词性标注、句法分析和NER等功能。针对特定领域（如金融、医疗），默认模型可能无法满足需求，因此优化至关重要。优化方法包括数据预处理（文本清洗、分词、词性标注）、模型定制（微调CRF模型或融合多模型）、特征工程（上下文特征、领域词典）及性能提升（模型压缩、并行计算）。以金融科技公司为例，通过优化，NER准确率从70%提升至90%以上，处理速度显著提高，助力业务决策。
《告别传统苦码，飞算JavaAI自然语言“译”出企业级代码》
飞算JavaAI是一款革命性企业级应用开发工具，通过自然语言交互精准理解需求，自动生成高质量代码与设计，大幅缩短开发周期、提升效率。它突破传统Java开发繁琐流程与沟通壁垒，降低技术门槛，让开发者聚焦创新，助力企业敏捷响应市场变化并优化资源投入。同时，它推动人才培养与跨领域合作，促进数字化转型，为企业带来更高竞争力与价值。
NLP驱动网页数据分类与抽取实战
本文探讨了使用NLP技术进行网页商品数据抽取时遇到的三大瓶颈：请求延迟高、结构解析慢和分类精度低，并以目标站点goofish.com为例，展示了传统方法在采集商品信息时的性能问题。通过引入爬虫代理降低封禁概率、模拟真实用户行为优化请求，以及利用关键词提取提升分类准确性，实现了请求成功率从65%提升至98%，平均请求耗时减少72.7%，NLP分类错误率下降73.6%的显著优化效果。最终，代码实现快速抓取并解析商品数据，支持价格统计与关键词分析，为构建智能推荐模型奠定了基础。
基于图神经网络的自然语言处理：融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践
本文探讨了在企业数字化转型中，大型概念模型（LCMs）与图神经网络结合处理非结构化文本数据的技术方案。LCMs突破传统词汇级处理局限，以概念级语义理解为核心，增强情感分析、实体识别和主题建模能力。通过构建基于LangGraph的混合符号-语义处理管道，整合符号方法的结构化优势与语义方法的理解深度，实现精准的文本分析。具体应用中，该架构通过预处理、图构建、嵌入生成及GNN推理等模块，完成客户反馈的情感分类与主题聚类。最终，LangGraph工作流编排确保各模块高效协作，为企业提供可解释性强、业务价值高的分析结果。此技术融合为挖掘非结构化数据价值、支持数据驱动决策提供了创新路径。
免费试用