NLP技术在红色文化传播领域中的应用分析

红色文化作为中国共产党的宝贵精神财富,蕴含着丰富的革命历史、光荣传统和崇高精神,是新时代大学生思想政治教育的重要资源。随着自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术的飞速发展,将其应用于红色文化的传播和教育已成为新的研究方向。NLP技术以其智能化、交互性、个性化的特点,为红色文化的数字化呈现、智能化推荐、交互式体验等提供了有力支撑,有助于提升红色文化传播的效率,促进红色文化在青年学生中的创新传承。本文将聚焦NLP技术在高校红色文化传播中的应用,深入剖析其应用优势、应用思路与应用展望,以期为新时代高校红色文化传播教育提供新思路、新方法,为培养担当民族复兴大任的时代新人提供智力支持。

基于NLP的油气非常规作业风险识别及管控措施推送

本文介绍了一种基于自然语言处理(NLP)技术的油气非常规作业风险识别及管控措施推送方法。该方法通过构建非常规作业JSA知识库和风险智能识别模型,并集成于非常规作业许可管理系统中,实现了对油气非常规作业风险的高效自动识别和针对风险的管控措施精准推送,最终提高油气非常规作业风险管控水平。

自然语言处理(NLP)技术在大型企业采购物料主数据治理实践中的应用研究——以某集团为例

对主数据的研究背景及国内外研究应用现状进行全面介绍;进行企业主数据治理的理论研究,包括主数据治理的构成、方法论及成熟度模型评估;以某集团为例,对物料主数据管理进行需求调研分析,剖析在信息化建设中遇到的问题,引入自然语言处理(NLP)技术,通过模型设计和逐步优化,实现物料分类梳理、属性提取、数据结构化、数据标准化、数据查重等环节的质效提升,设计出了一套适合某集团的物料主数据治理方案;对主数据管理平台进行架构设计、功能模块设计和接口集成设计,使其满足物料主数据管理的要求。与传统物料主数据建设模式比,本技术的核心在于:物料数据识别处理由智能算法代替人工,提高了工作质效,符合技术发展趋势,为包括某集团在内的众多大型企业采购物料标准化建设提供了新路径。

NLP技术在企业采购管理中的应用探索

企业采购管理是一项十分复杂的工程,因为无论是生产服务、业务开展还是日常运营都需要进行大量采购。随着行业的发展、技术的进步与管理的革新,企业采购项目越来越复杂,且出现了采购计划不科学、重复采购等问题,这严重影响了企业高质量经营管理目标的实现。因此,企业需要在采购管理中融入新观念,运用新方法、新技术来提升采购管理质量。自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术可以在企业采购计划编制环节,以采购目录为依据对采购需求进行模糊匹配、自动纠错、分类整合,形成精简、科学的采购计划草案,并综合利用近几年采购计划相关资料,对采购项目进行横向与纵向比较。基于此,文章阐述NLP技术在企业采购管理中应用的积极作用,提出NLP技术在企业采购管理中的应用策略,以供参考。

基于NLP技术构建AI运维机器人的探索与实践

随着网络业务的快速发展和网络技术的快速演进,人们对网络运维的要求也随之提高。当下的网络运维存在技术门槛高、闭环效率低、运维一致性差等问题。AI运维机器人基于NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)技术,为运维人员提供极简的“对话式”运维操作,智能识别运维意图和操作对象,高效自动化执行任务,有效降低了运维人员的技术门槛,替代烦琐人工操作,有效提升了运维效率,实现了网络运维的提质增效。

基于NLP构建病历后结构化专病数据库探索与实践

目的/意义建设基于结构化电子病历的专病数据库,提高专病数据库规范性和可用性,提高临床科研工作效率。方法/过程采用模板化输入、自然语言处理等技术,将非结构化电子病历转化为结构化电子病历,基于结构化电子病历构建专病数据库。结果/结论龙华医院基于结构化电子病历建设的银屑病专病数据库分中心,为临床科研人员提供结构化科研数据源,辅助提升分析效率;同时有效支撑上海申康“基于多中心的银屑病专病大数据临床科研随访一体化平台”建设,有助于专病数据库高质量、规模化发展。

一种提高跨语言理解的NLP迁移学习

随着互联网信息的发展,如何有效地表示不同语言所含的信息已成为自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的一项重要任务.然而,很多传统的机器学习模型依赖在高资源语言中进行训练,无法迁移到低资源语言中使用.为了解决这一问题,结合迁移学习和深度学习模型,提出一种多语言双向编码器表征量(Multi-lingual Bidirectional Encoder Representations from Transformers,M-BERT)的迁移学习方法.该方法利用M-BERT作为特征提取器,在源语言领域和目标语言领域之间进行特征转换,减小不同语言领域之间的差异,从而提高目标任务在不同领域之间的泛化能力.首先,在构建BERT模型的基础上,通过数据收集处理、训练设置、参数估计和模型训练等预训练操作完成M-BERT模型的构建,并在目标任务上进行微调.然后,利用迁移学习实现M-BERT模型在跨语言文本分析方面的应用.最后,在从英语到法语和德语的跨语言迁移实验中,证明了本文模型具有较高的性能质量和较小的计算量,并在联合训练方案中达到了96.2%的准确率.研究结果表明,该文模型实现了跨语言数据迁移,且验证了其在跨语言NLP领域的有效性和创新性.

基于NLP模型的医学实践育人模式研究

目的在医学实践育人探索过程中,以北京中医药大学丹心计划(以下简称丹心计划)成员为样本,构建医学实践育人模型,为医学高层次人才培养提供参考。方法通过对152名丹心学员进行深度访谈并使用Nvivo11.0质性分析软件进行扎根理论分析建模。结果根据神经语言程序设计(neuro-linguistic programming,NLP)理论构建“环境-能力-信念”育人机制的丹心计划医学实践育人模型。结论丹心计划通过育人环境构建、素质能力培养、价值信念塑造构建“下基层-强实践-塑丹心”的丹心计划医学实践育人模式,提升了医学生的职业胜任力和职业认同感,为医学实践育人模式提供了成功范例。

NLP技术在智能语音质检中的应用

在数字化时代,智能语音质检成为企业提升工作效率的重要工具,其中自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术的应用为智能语音质检提供了技术支持。NLP技术通过情感分析、语义分析等手段,使得质检过程更加高效、准确,并降低了质检成本。基于此,探讨了NLP技术在智能语音质检中的应用优势和具体实现方式。

基于NLP模型的智能外呼系统研究与设计

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域的重要分支,主要研究使计算机能够理解、翻译、生成和修改人类的自然语言。它利用机器学习算法和模型从海量的语料库中学习语言知识,并应用于自然语言处理,从而实现自动化处理自然语言的目标。基于这一技术,通过建设外呼平台,实现自动拨打电话给客户并在沟通过程中利用机器人对实时语音流进行语音识别,以挖掘客户意图,根据预设的话术模板以真人语音录音或TTS播报形式与客户进行交流。通过识别和筛选单通话内容,高效准确地锁定潜在意向客户,从而实现提高效率、降低成本的目标。

一种基于NLP的智能培训系统中知识点与题库关联方法

随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术在各个领域得到了广泛应用。文章提出一种基于NLP技术的智能培训系统中知识点与题库关联方法,该方法利用NLP技术对培训材料进行文本分析,自动提取知识点,并基于知识点和题库之间建立关联模型,实现试卷题目的自动分配。该方法能够有效提高培训系统的智能化水平,提高培训效率和质量。

基于NLP理念的六大理解层次模型在诊断学教学中的应用

目的:探讨基于神经语言程序(Neuro-Linguistic Programming,NLP)理念的六大理解层次模型在诊断学教学中的应用效果。方法:2022年9月至2022年12月,采用目的抽样法选取教学中的两个临床医学专业教学班级作为研究对象,按学期时限分为观察组和对照组,对照组采用传统说教的沟通教学模式,观察组采用基于NLP理念的六大理解层次模型教学模式;比较两组临床专业学生诊断学相关知识问卷评分、干预前后自我效能感、学习满意度。结果:观察组在诊断学相关知识问卷中,症状学要点、体格检查要点、实验室检查要点、影像学诊断要点、诊断伦理与沟通要点5个维度的评分高于对照组(P<0.05),且干预后的自我效能感和学习满意度也优于对照组(P<0.05)。结论:基于NLP理念的六大理解层次模型能够提升临床医学专业学生对诊断学知识的掌握程度,并培养他们的诊断思维与方法。

基于NLP的数据采集系统设计与实现研究

NLP作为人工智能领域的一个重要分支,在数据采集系统的发展和研究中起到了关键作用。它帮助人们解决了从大量的文本数据中抽取有价值信息的问题,促进了数据采集的自动化和智能化,文章对NLP在数据采集系统中的应用进行了研究。

基于NLP的图书馆智能问答系统研究

随着计算机算力的提升和智能设备的普及,社会逐步进入智慧化时代。高校图书馆作为高校的文献信息中心,进行智慧化转型提升服务质量是时代所需。因此,文章借助智能问答技术,设计了基于自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的图书馆智能问答系统,创新图书馆参考咨询服务模式,提高图书馆服务水平和效率。

人工智能驱动下的教育变革与前瞻思考:NLP助力培养创新人才

本文深入研究了人工智能(AI)对教育领域的影响,探讨了教育普及、在线学习以及创新人才培养等方面的机遇与挑战。首先,教育普及水平随着人工智能应用的普及得以提升,但数字鸿沟和资源不均问题仍待解决。其次,人工智能技术在教学方式改革中发挥关键作用,尤其是虚拟教室和智能辅助系统的崛起。然而,教育者适应新技术、确保教育内容质量仍面临挑战。自然语言处理(NLP)技术在语言处理中的创新应用为学生提供了更灵活、个性化的学习体验,但其多语言处理和语境理解方面尚有不足,对培养创新人才的影响也有待深入研究。最后,构建智能化教育框架的关键在于创新型课程设计、个性化学习体验和师资培训。笔者建议在数字化时代共同努力,平衡技术与传统教学,促进更具包容性和创新性的教育发展。

NLP视域下培养计算思维的小学人工智能课程教学策略——以《AI太平鼓》一课为例

人工智能课程作为当今小学信息科技课程的热点,是培养学生计算思维的重要载体。但在教学过程中,往往存在抽象概念理解困难等障碍,而神经语言程序学(NLP)能够有效解决此问题,提升教学效率。本文以人工智能课《AI太平鼓》为例,阐述了NLP视域下培养小学生计算思维的五大教学策略,以期能够有效优化教学实践,促进学生计算思维发展。

大豆NIN和NLP基因生物信息学分析及敲除载体构建

为促进大豆NLP家族基因突变大豆材料的获得及大豆NIN和NLP基因功能的研究,本研究对大豆NIN和NLP基因进行生物信息学分析,通过CRISPR/Cas 9基因编辑技术构建基因敲除载体,并且通过大豆毛根转化实验验证靶点的有效性。结果表明:大豆基因组中一共存在4个NIN基因和10个NLP基因家族成员,这些基因都具有RWP-RK和PB1两个保守结构域。亚细胞定位预测表明所有成员都定位在细胞核中,此外GmNIN1b和GmNIN2a还定位于叶绿体。GmNIN1a/b、GmNIN2a/b、GmNLP2a/b及GmNLP3b在根瘤中的表达量相对较高,推测这些基因可能对结瘤过程具有重要的调控功能。成功构建了NLP4和NLP5两个敲除载体,得到可敲除GmNLP4a/b的3个有效靶点和敲除GmNLP5a/b的2个有效靶点。本研究获得了大豆NIN和NLP基因家族的生物信息学依据和创制GmNLP4a/b和GmNLP5a/b基因突变体的技术依据。

利用NLP技术提高科技期刊编辑质量的策略分析

人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术,尤其是自然语言处理(Nature Language Processing,NLP)工具,在科技期刊出版领域具有重要的应用价值。通过系统性分析,发现NLP技术在自动化稿件初审、审稿意见整合、编辑加工与语言润色等环节中能够有效提升编辑工作的效率和稿件质量。此外,该技术能够促进科技期刊的内容创新与读者互动,通过自动化选题推荐和定制化内容推送,提升了科技期刊的学术价值和市场影响力,并提出了有效利用NLP技术赋能科技期刊编辑和出版全流程的策略。

基于NLP的煤矿事故原因分类研究

为有效提升分析和处理煤矿事故文本的效率,融合自然语言处理(NLP)技术与事故致因模型,构建一个自动化的事故原因分类框架。首先以事故致因“2-4”模型(24Model)为事故分类依据,分析87份煤矿事故调查报告,得到煤矿事故原因分类框架,构建每类事故原因的语料库;然后利用NLP技术分别处理语料库中各类原因文本,将其用于训练fastText模型,自动识别事故原因文本并分类;最后对比分析fastText模型与TextCNN等其他3种经典模型的分类效果。结果表明:共得到21类事故原因和6684条训练语料,训练后的fastText模型对煤矿事故原因分类的识别正确率能够达到98.92%,综合性能优于其他3种分类模型。基于24Model和NLP技术开发的事故文本挖掘系统,能够快速分析处理事故文本信息,进一步细化事故调查报告中的原因,便于进行事故案例学习和统计分析。

‘海尔特兹’红树莓果实发育过程中NLPs(NIN-like proteins)转录因子家族的生物信息学分析

为探究‘海尔特兹’红树莓中NLPs(NIN-like proteins)转录因子家族成员的基本特征和表达模式,本研究利用生物信息学技术对‘海尔特兹’红树莓4个发育时期(青果、黄果、红果、深红果)果实的NLP基因家族成员进行分析。结果表明:红树莓中3个NLPs转录因子都含有RWP-RK结构域,其中RuNLP1和RuNLP2的保守基序相同;红树莓的NLPs转录因子家族成员与野草莓和月季的NLPs转录因子家族进化关系最近,且NLPs基因家族的基因扩增发生在单子叶植物和双子叶植物祖先分化之前;RuNLP1和RuNLP2为酸性不稳定的亲水性蛋白质,而RuNLP3为碱性不稳定的亲水性蛋白质;三者都不含信号肽和跨膜结构;RuNLP1和RuNLP2蛋白质均定位于细胞核,而RuNLP3定位于细胞核和叶绿体;二级结构的预测结果显示,结构占比均以无规卷曲为主,α螺旋次之,与三级结构预测结果基本一致,结果较为可靠;RuNLPs转录因子家族成员之间不存在互作现象;RuNLPs基因家族3个成员的表达量随果实逐渐成熟均减少。本研究为RuNLPs转录因子家族在红树莓果实发育过程中的分子机制提供了理论基础。