本文分类:news发布日期:2026/1/10 13:01:12
相关文章
RaNER模型实战:构建企业级中文实体识别系统
RaNER模型实战:构建企业级中文实体识别系统
1. 引言:AI 智能实体侦测服务的业务价值
在信息爆炸的时代,非结构化文本数据(如新闻、社交媒体、客服对话)占据了企业数据总量的80%以上。如何从中高效提取关键信息&#…
建站知识
2026/1/10 13:00:33
RaNER模型部署优化:提升中文实体识别服务稳定性
RaNER模型部署优化:提升中文实体识别服务稳定性
1. 背景与挑战:AI 智能实体侦测服务的工程落地瓶颈
在自然语言处理(NLP)的实际应用中,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是信息抽取…
建站知识
2026/1/10 12:59:34
SERIALPLOT在物联网开发中的5个实战技巧
快速体验
打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容:
创建一个物联网传感器数据监控系统演示项目,使用SERIALPLOT作为核心工具,要求:1. 模拟3种常见传感器(温湿度、加速度、光照…
建站知识
2026/1/10 12:59:21
中文命名实体识别实战:RaNER模型微调指南
中文命名实体识别实战:RaNER模型微调指南
1. 引言:AI 智能实体侦测服务的工程价值
在信息爆炸的时代,非结构化文本数据(如新闻、社交媒体、文档)占据了企业数据总量的80%以上。如何从中高效提取关键信息,…
建站知识
2026/1/10 12:58:44
AI智能实体侦测服务性能优化:降低RaNER模型推理延迟
AI智能实体侦测服务性能优化:降低RaNER模型推理延迟
1. 背景与挑战:中文NER服务的实时性瓶颈
随着自然语言处理技术在信息抽取、知识图谱构建和智能客服等场景中的广泛应用,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER…
建站知识
2026/1/10 12:58:35
AI智能实体侦测服务技术实战:RaNER模型
AI智能实体侦测服务技术实战:RaNER模型
1. 引言
1.1 业务场景描述
在当今信息爆炸的时代,非结构化文本数据(如新闻报道、社交媒体内容、企业文档)呈指数级增长。如何从这些海量文本中快速提取出有价值的信息,成为自…
建站知识
2026/1/10 12:57:40
RaNER模型联邦学习:隐私保护下的实体识别
RaNER模型联邦学习:隐私保护下的实体识别
1. 引言:隐私敏感场景下的命名实体识别挑战
随着自然语言处理技术的广泛应用,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)已成为信息抽取、知识图谱构建和智能客服等系统的…
建站知识
2026/1/10 12:57:24
RaNER中文实体识别置信度阈值调节:精准度召回率平衡实战
RaNER中文实体识别置信度阈值调节:精准度召回率平衡实战
1. 引言:AI 智能实体侦测服务的现实挑战
在信息爆炸的时代,非结构化文本数据(如新闻、社交媒体、客服对话)中蕴藏着大量关键信息。如何从中高效提取“人名”、…
建站知识
2026/1/10 12:56:33

