自然语言处理技术在搜索引擎中的应用

随着信息时代的到来,人们也越来越重视信息的重要性,信息就是机遇,信息就是金钱,谁掌握了信息,谁就掌握了主动权,但是网络给我们提供了大量的信息,我们又如何从海量信息中迅速、准确的取得我们所需要的信息呢。本文从介绍当前主流的搜索引擎技术和存在的问题入手,引出自然语言处理技术,力求通过使用此技术来解决当前信息搜索中遇到的问题。

自然语言处理技术在智能客服系统中的应用与优化

随着科技的不断发展,人工智能已经逐渐应用到人们生活的各个领域,其中自然语言处理(natural language processing,NLP)技术的发展尤为引人注目,其被广泛应用于智能客服系统中,极大地提升了客户服务的效率和质量。本文将探讨自然语言处理技术在智能客服系统中的应用以及如何优化其性能。

基于人工神经网络的自然语言处理技术研究

文章探讨了基于人工神经网络的自然语言处理技术,首先,阐述了人工神经网络的定义、结构、工作原理,以及与深度学习的关系。其次,详细研究了基于人工神经网络的自然语言处理技术,包括神经网络模型、词嵌入技术、循环神经网络、长短期记忆网络、转换器模型与自注意力机制等,并分析了这些技术面临的挑战。最后,通过实验设计与结果分析验证了所提出方法的有效性。文章研究内容对于推动自然语言处理技术的发展和应用具有重要意义。

基于神经网络和自然语言处理的智能对话机器人技术专利现状

本文针对神经网络和自然语言处理的智能对话机器人专利技术分析,分析了神经网络和自然语言处理的智能对话机器人技术国内外发展情况。在智能对话机器人行业起到借鉴作用。近年来,随着人工智能和大数据技术的发展,聊天机器人的热度越来越高,聊天机器人(Chatbot)是可以通过语音或文字与用户进行对话交流的计算机程序,其能够模仿人类对话,它不仅仅是一个简单的问答系统,而是一个能够理解自然语言的平台,比如百度的小度、苹果的Siri、微软的小冰、IBM的Waston等,在不同的场景下,聊天机器人有着不同的定位和功能,为了使聊天机器人能理解用户的问题,机器人需要使用文本或者语音对人类进行对话,这需要自然语言处理(Nature Language processing,NLP),而为了可以使得机器人更智能地与用户进行聊天,这需要基于神经网络进行大模型数据训练,使其具有自主学习能力;人工智能(Artificial Intelligence,AI):是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门的综合学科,人工智能企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。

汉语智能化搜索引擎初探——XML、自然语言处理技术的结合

传统的搜索引擎主要采用机械的关键词匹配来实现 ,缺乏知识处理能力和理解能力 ,本文提出了一种将XML和自然语言处理技术相结合用于建立汉语智能化搜索引擎的思想方法。运用语义理解和结构化查询等手段提高查询的准确度。

知识演化视角下论文与专利的热点技术方法对比分析——以人工智能自然语言处理领域为例

人工智能领域的研究成果在学术研究与工业实践之间转移流动。为揭示自然语言处理领域论文与专利中的技术方法的分布及其演化趋势,基于知识演化视角对比分析论文与专利技术方法的分布,将2013年1月到2022年12月arXiv数据集中自然语言处理领域的39025篇论文,以及按照“关键词+IPC分类号”的检索方法在incoPat专利数据库得到的14654件专利数作为样本,利用维基百科分类树构建方法本体,将论文和专利映射到领域本体中,并采用配对样本T检验方法验证两者知识演化方面的滞后性。结果表明:样本论文与专利存在共同关注的技术方法,包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、注意力机制和预训练语言模型,其中前三者属于比较成熟的神经网络架构,而注意力机制随着上述神经网络架构的发展而迅速发展;专利技术方法相对论文滞后约1~2年。

自然语言处理技术背景下的学术期刊智能化发展策略研究

ChatGPT的火爆问世引起了出版行业对自然语言处理技术的热切关注。文章在深入分析自然语言处理技术对学术期刊出版影响的基础上,进一步采用SWOT分析法对我国学术期刊出版的优势与劣势、面临的机遇与挑战进行剖析,提出学术期刊智能化转型发展的策略:紧抓机遇,深化体制改革和资源整合;加强技术合作,建设智能化综合出版平台;加速建立监管体系,保障智能出版健康发展;精准匹配供需,提供本土化服务模式;加强人才队伍建设,提高智能化发展竞争力。

自然语言处理与多模态技术应用专栏

大规模数据的多样性、动态性、异构性和高噪声等特性对人工智能技术的实际应用提出了更高的要求。以自然语言处理和多模态技术为代表的人工智能技术,能够有效处理文本、图像和音视频等多种形式的数据。这些技术不仅能够使机器更好地理解和处理自然语言,还能够实现对多模态信息的综合分析,从而推动人工智能在医疗、金融和教育等各个领域的广泛应用。未来,随着大知识、大数据、大模型的不断融合,多模态信息的智能化处理水平将进一步提升,有望使机器能够像人类一样理解客观世界,具备理解、分析和决策的能力,实现从感知智能到认知智能的跨越。

应对生成对抗网络与自然语言处理技术驱动下的网络安全策略与防护方法

引言随着网络攻击技术的不断进步,特别是生成对抗网络(GANs)[1]和自然语言处理(NLP)[2]在此领域的应用,现有的网络安全策略面临着前所未有的挑战。本研究旨在探索如何有效应对基于这些先进技术的网络攻击,并提出一系列创新的安全策略和防护方法。深入分析GANs和NLP在网络攻击中的应用方式,并评估现有安全策略在对抗这些新型威胁时的局限性。在此基础上,本文提出了包括对抗性学习、高级NLP分析、自适应安全策略框架以及跨组织的威胁情报共享等多维度解决方案。通过具体案例研究和数据分析,本文验证了这些策略在实际应用中的有效性。不仅为网络安全领域提供了新的视角,还对理解和应对基于AI技术的网络攻击具有重要意义。

基于自然语言处理技术的跨媒体感知与分析技术实施路径

一、引言当前,我国人工智能技术研究已进入新阶段,在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、数据挖掘等领域取得了巨大的成功。在此发展背景下,作为新一代人工智能技术之一的跨媒体感知与分析技术应运而生,以提高人类智力活动能力为主要目标,为经济社会发展的方方面面提供技术引领和支撑。跨媒体感知与分析技术将各类应用场景中产生的大量数据,通过多源、互补、多模态方式记录网络世界与物理世界,进行学习、推理、理解和认知。在这一过程中,对各类信息进行精准定位与理解并将其转化为自然语言来实现语义表达,已成为跨媒体感知与分析技术当下亟需突破的瓶颈之一。自然语言处理技术作为人工智能技术之一,在其较为漫长的发展过程中,不断融入其他技术,实现自身的成长。

基于自然语言处理的电力调控智能搜索引擎关键技术研究

针对传统搜索引擎在电力专业领域中对查询条件搜索耗时较长的问题,开展对电力调控智能搜索引擎关键技术研究。通过基于自然语言处理的电力调控语言处理和智能搜索引擎推理控制策略,设计一种基于自然语言处理的电力调控智能搜索引擎。通过实验证明,该引擎与传统引擎相比可有效缩短搜索耗时,进一步提高搜索引擎的效率。

自然语言处理中的价值观渗透问题——以ChatGPT为例

[研究目的]以ChatGPT为例,探讨自然语言处理中的价值观渗透方式和固化机理,探索在自然语言处理技术广泛应用的背景下,预防不可控信息的传播,巩固主流价值体系的方法路径。[研究方法]以描述性研究为基础,从ChatGPT驱动下价值观渗透的四种方式入手,研判可能出现的舆情传播态势。结合价值观的本身特点,综合科技哲学、伦理学等相关学科知识,整合提出目前存在的价值观渗透、固化风险,并提出相应的对策。[研究结论]通过与ChatGPT的结合,价值观能以数据投喂、自主示弱、自我优化、语言景观等方式强化其渗透过程中的隐蔽性,在渗透之后,将会通过隐性教化、知识内部分野和去实践化等方式进行固化,从而扩大影响。研究结合多领域知识,提出应对此种情况的三项基本原则:辩证扬弃、针锋相对和复合规制,力求促进情报搜集和舆情控制工作健康平稳发展。

基于深度学习的自然语言处理攻防研究综述

随着人工智能的发展,深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域已经取得了显著进步。然而,NLP模型还存在安全性漏洞。文章分析了深度学习在NLP三大核心任务(包括文本表示、语序建模和知识表示)中的应用现状,针对文本生成、文本分类以及语义解析面临的攻击技术,探讨了对抗性训练、正则化技术、模型蒸馏等一系列防御技术在实际应用中的效用和局限,并通过文本分类任务的实证研究验证了集成对抗训练的有效性。

自然语言处理在搜索引擎信息检索中的应用

随着Internet的发展,网络搜索的作用越来越重要,但目前网络搜索的精确度不高,在查全率和查准率方面都有待提高。本文提出了一种信息检索模型,以自然语言的形式进行检索,得到用户想要得到的内容,进而提高查询的准确性。

《自然语言处理基础与大模型---案例与实践》

近年来,自然语言处理技术迅猛发展,尤其自2022年底ChatGPT发布以来,人类语言技术成为举世瞩目的焦点。如何让初学者快速了解基于神经网络的自然语言处理方法的技术要点,能够在短时间内熟悉相关模型和算法的程序代码,通过对应用系统的上机实践实现从理论到实操的跨越。

基于Python技术的校园网搜索引擎的设计研究

互联网时代校园网中存在着大量的信息资源,学生与教职工在寻找相关信息时往往面临着信息不准确、搜索效率低下等问题。为解决校园网信息搜索中的问题,本文基于Python,结合Scrapy爬虫框架,设计一个实用、准确、高效的校园网搜索引擎。首先,阐述Python与搜索引擎相关概述;其次,对校园网搜索引擎进行设计,包括总体架构设计、网页抓取模块、索引与查询模块及前端展示模块设计;最后,实现校园网搜索引擎。校园网搜索引擎的设计能够为学生与教职工提供良好的信息检索体验,也可以为其他领域搜索引擎的开发提供借鉴与指导。

基于人工智能技术的课程设计研究——以“智能搜索引擎优化”为例

文章基于OBE教育理念,分析了人工智能在搜索引擎优化中的应用潜力,证实了学生对课程融入AI技术的需求,指出了该课程内容未能与时俱进地融入AI技术相关应用、教学方法单一、缺乏有效的评估和反馈机制等问题,并提出了课程内容更新、教学方法多样化和建立校企合作的综合评估体系等建议,旨在提升教学质量,培养适应时代要求的电子商务人才。

基于自然语言处理的机器翻译技术探究

本文对机器翻译的发展历程、基本原理、技术实现、性能评估和应用场景进行了详细的介绍。首先介绍了机器翻译的发展历程和面临的挑战,然后介绍了机器翻译的基本原理和词向量模型,接着介绍了序列到序列模型和文本预处理技术,最后介绍了机器翻译的应用场景和目前的现状和未来发展的趋势。最后提供了参考文献和更多相关资源。

基于自然语言处理技术的互联网医疗眼表疾病咨询需求分析

目的 通过对某三级甲等眼耳鼻喉科医院互联网医疗平台眼表疾病咨询的对话文本进行自然语言分析,挖掘咨询眼表疾病的患者的特征、眼表疾病领域需要重点关注的病种及健康需求,为制定结构化的医疗咨询平台及线上健康教育方案提供参考。方法 采用文献回顾、循证方法构建眼表疾病健康教育需求维度,运用基于统一信息抽取(universal information extraction,UIE)的自然语言分析法对该医院2020—2022年互联网医疗平台的18 654条眼表疾病对话文本进行清洗、归类、分析。结果 咨询患者女性多于男性,小于60岁的咨询人群占比高达89.69%。研究构建了眼表疾病非结构化对话文本规范词词库,以及症状管理、就医流程等9个健康咨询需求维度,生成了每个维度词频排名前10位的高频词,所有关键词中排名前5位的高频词分别是“泛红”“玻璃酸钠”“痒”“环孢素”“干眼”。结论须重点关注的眼表疾病有眼干燥症、变应性结膜炎等,用药知识、症状管理、疾病知识、就医流程是患者咨询的热点,医护人员应加快构建这类疾病的线上健康教育方案,推动眼科智慧医疗和护理向纵深发展。

自然语言处理技术在博物馆领域的应用前景研究——以ChatGPT为例

介绍基于自然语言处理技术的ChatGPT的基本构成和自然语言生成与理解方面的优势,探讨其在博物馆策展、讲解导览、藏品管理、文创开发、研究咨询等方面的适用场景。针对实际应用场景,将ChatGPT的表现与人类员工的表现进行对比实验,论证该技术的稳定性和适用性,分析和阐述以ChatGPT为代表的自然语言处理技术在博物馆领域中的发展潜力和未来前景,以及如何应对技术挑战和限制,有助于推动博物馆的高质量发展。