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。
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。
基于图论算法有向图PageRank与无向图Louvain算法构建指令的方式方法 用于支撑qwen agent中的统计相关组件
利用图序列进行数据解读，主要包括节点序列分析、边序列分析以及结合节点和边序列的综合分析。节点序列分析涉及节点度分析（如入度、出度、度中心性）、节点属性分析（如品牌、价格等属性的分布与聚类）、节点标签分析（如不同标签的分布及标签间的关联）。边序列分析则关注边的权重分析（如关联强度）、边的类型分析（如管理、协作等关系）及路径分析（如最短路径计算）。结合节点和边序列的分析，如子图挖掘和图的动态分析，可以帮助深入理解图的结构和功能。例如，通过子图挖掘可以发现具有特定结构的子图，而图的动态分析则能揭示图随时间的变化趋势。这些分析方法结合使用，能够从多个角度全面解读图谱数据，为决策提供有力支持。
智能语音机器人底层系统设计逻辑机器人源码系统逻辑
简介： — 1 —智能客服背景智能语音客服机器人是在传统的客服系统基础上，集成了语音识别、语义理解、知识图谱、深度学习等多项智能交互技术，能准确理解用户的意图或提问，再根据丰富的内容和海量知识图谱，给予用户满意的回答。目前已广泛应用于金融、保险、汽车、房产、电商、政府等多个领域。
通义千问赋能CACA指南：构建智慧肿瘤诊疗新生态
本文探讨了如何利用阿里云通义千问大模型，结合中国抗癌协会（CACA）编撰的《中国肿瘤整合诊治指南》，打造新一代智能化临床决策支持系统。该系统通过分层架构设计，实现智能问答、临床决策支持和患者管理等功能，显著提升了医生的工作效率和治疗方案的科学性。
AI多模态的5大核心关键技术，让高端制造实现智能化管理
结合大模型应用场景，通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据，自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。核心技术包括版面识别、表格抽取、要素抽取和文档抽取，实现信息的系统化管理和高效查询，大幅提升设备维护和生产管理的效率。