RaNER模型实战：社交媒体文本实体识别案例详解 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的现实需求 在信息爆炸的时代，社交媒体平台每天产生海量的非结构化文本数据——微博评论、微信公众号文章、短视频弹幕、新闻跟帖等。如何从这些杂乱无章的文字中快…

当AI搜索引擎月活用户达到6.85亿，当40岁以下高学历群体成为AI搜索核心用户（占比74.6%），AI搜索已从“新兴渠道”升级为“必争赛道”。企业能否实现AI搜索排名提升，直接决定了是否能触达这部分高价值用户——他们习惯于通…

5个高效中文NER工具推荐：AI智能实体侦测服务实操测评 1. 引言：为什么需要高效的中文命名实体识别？ 在自然语言处理（NLP）的实际应用中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER&#xff09…

RaNER模型实战：法律文书实体抽取案例 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的现实需求 在司法、金融、政务等专业领域，每天都会产生大量非结构化文本数据，如判决书、合同、公告等。这些文档中蕴含着大量关键信息——当事人姓名、涉案机构…

Qwen2.5-7B开箱即用：5个预训练模型直接体验 1. 为什么选择云端体验Qwen2.5系列模型 作为算法工程师，你可能经常需要比较不同规模模型的性能差异。Qwen2.5系列提供了从1.5B到72B不等的多个版本，完整下载这些模型需要200GB以上的存储空间&…

中文实体识别服务扩展：RaNER自定义实体类型 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的演进需求 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&#xff0…

RaNER模型性能优化：多线程推理配置详细步骤 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的工程挑战 随着自然语言处理技术在信息抽取领域的广泛应用，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）已成为智能内容分析、知识图谱构建…

没N卡怎么玩Qwen2.5？AMD电脑也能用的云端方案 引言：AMD用户的AI编程困境 作为一名游戏玩家，你可能已经习惯了AMD显卡带来的流畅游戏体验。但当你想尝试AI编程，特别是想玩转Qwen2.5这类大语言模型时，却发现几乎所有教…