构建一个基于通义千问的智能客服系统
公司开发一个智能客服系统，帮助用户快速找到他们需要的商品信息、解决问题，并提供个性化的购物建议。系统需要能够处理大量的用户提问，并以自然语言的形式给出准确的回答。
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）
命名实体识别（NER）是自然语言处理的重要任务，旨在从文本中识别并分类特定实体，如人名、地点、组织等。通过BIO等标注模式，利用HMM、CRF及深度学习模型如RNN、LSTM、Transformer等进行实体识别。预训练模型如BERT显著提升了NER的性能。NER广泛应用于新闻分析、生物医学等领域，是信息提取、知识图谱构建等任务的基础。
一文揭秘！自底向上构建知识图谱全过程
知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。