自然语言处理

众所周知，深度神经网络在自然语言处理中常常面临各种类型的对抗攻击，尤其是针对单词级别的攻击。 近年来，研究者们针对词级攻击提出了多种防御策略，但大部分策略主要关注同义词替换这一类型的攻击。然而，词级攻击并不局限于同义词替换。 为了更全面地应对词级对抗攻击，本文提出了一种基于语义联想场的文本嵌入方法。 具体而言，我们首先分析了人类能够识别并理解经过扰动的文本对抗样本的关键原因，发现两个关键点： 1）原始单词与被扰动的单词之间存在一定的语义联系； 2）这种联系使得人类能够通过联想推断出原始单词。 基于以上观察，我们引入了语义联想场的概念，并提出了一种新的防御方法。该方法通过构建一个鲁棒的词嵌入空间来计算词向量。 具体来说，我们将相关的词向量与势函数和加权嵌入采样相结合，以模拟同一语义场中词之间的语义影响。 本文进行了全面的实验，验证了所提出的方法在各种对抗性攻击和原始测试集下，相较于基线防御方法具有更高的精度。 此外，该方法具有通用性，与模型结构无关，且几乎不影响训练效率。

1、视频下载主要分为3大模块。 a、视频地址识别和视频下载 b、边看边缓存功能 c、本地视频播放 2、软件全部由我一个人编写完成。 3、这个软件难点有两个一个是视频后台下载和批量下载，以及在线缓存功能

通过导入第三方AI引擎，提高识别精度。 通过自定义script脚本，在导入AI引擎的同时，根据客户需求，加入相应的逻辑处理，实现数据的检查，整合以及保存处理。

⽂本模型在 qwen的基础上，使⽤B站爬取的问答⽂本对进⾏微调（涉及 fineturn、Pturn，QLoRA，Int 4量化推理），并 ⽤ langchain 构建训练数据库，存储模型的记忆。 ⽂本转⾳频，调⽤微软接⼝，使⽤ ChineseBert 输出情感级性并调⽤不同的声调 ⽪套使⽤ talking-head-anime-3模型，给定2维图⽚⽣成虚拟动画形象

1.可以在微信、飞书、企业微信中接入大语言模型回答用户的多种问题 2.可以在将任意微信号作为机器人来回复，并不影响聊天 3.可进行微调，输入知识库成为特定于某一个领域的专家

根据客户需求，可以通过复杂的设计流程，实现循环，判断，自定义逻辑处理，自定义数据的导出，数据库检索等等功能。

摘要： 背景：变应性鼻炎是一种慢性疾病，在日常生活中有多种危险因素使人容易罹患变应性鼻炎，包括接触变应原和吸入刺激物。分析可能诱发变应性鼻炎的潜在危险因素，可为患者在日常生活中减少其发生提供参考。目前关于变应性鼻炎危险因素的研究多基于调查方法，可能针对特定人群和特定场所。因此，它们可能对患者的广泛危险因素提供有限的见解。 目的：社交媒体平台的存在让用户可以分享经验和观点。本研究旨在构建基于社交媒体评论识别变应性鼻炎危险因素的智能方法(TopicS-ClusterREV)。 方法：检索知乎"变应性鼻炎"主题下2012年5月至2022年5月的所有数据，获得9,628条帖子和33,747条评论。首先，我们半自动构建主题词列表，通过增加预测中心词主题的任务来训练主题增强的词向量表示(topic-enhanced word vector representation, TopicS)，对Skip-gram模型进行改进。然后，我们对包含危险因素的手动注释文本项进行矢量化，并训练危险因素分类器。最后，我们将这些分类文本分组，以更好地理解识别出的危险因素。 结果：我们的模型检查了3

OCR项目。纸质文档的电子化处理以及各种数据处理功能，包括和各种外部系统，数据库等的数据整合。 也可以和RPA产品结合，实现数据的后期复杂处理，基本替代人工的数据处理作业。 还有一些RPA单独的项目，项目保密等原因，不方便展示成果物。

1. 分2个模块 （1）长文本分类，包括适用法律、转让、赔偿、终止权利、权限、信息安全、委托和担保等类别 （2）命名实体识别，包括乙方、主管、参与方等 实现了合同PDF文档自动化抽取关键信息到数据库，便于文档的管理、查询、使用 2. 我负责算法部分： （1）使用OCR对PDF文档解析 （2）使用NER抽取实体公司名，与公司名词表进行相似度计算，匹配最相似实体 （3）使用BERT模型finetune，得到适用于该场景的分类模型，对文本进行分类，找到所属标签 （4）将抽取到的信息存入数据库

可以做语言处理，使用RNN，LSTM，BERT，transform等模型架构进行自然语言处理。价格可以面议，模型公开透明，可以接各种自然语言处理任务

CS:GO皮肤租赁量化投资项目是基于【回报关联模型】构建的量化策略，构建关联模型的一大特点为善于运用皮肤之间间接信息，并结合传统（比如皮肤间的量价相关系数）和非传统（皮肤间在论坛中讨论热度的相关度）的关联特征。 间接信息： 1. 是否为同一种类皮肤（例如刀，枪械[AK-47，M4A1等]，手套） 2. 皮肤之间回报率，换手率和波动率的相关性 3. 皮肤产业链关系（例如红色刀具搭配红色手套） 利用JS爬虫技术和Python爬虫技术爬取租赁平台上全量皮肤的售价和租价，每日生成租售比(最低租赁价/最低售价)龙虎榜（Top30）并结合【回报关联模型】动态调整持仓分散风险合理投资。其中非传统的数据关联特征通过Python基于selenium的爬虫爬取CS:GO论坛文本数据，使用textblob库和transformers库对评论文字进行情感分析，量化皮肤的热度，寻找皮肤之间热度的相关度。

使用torch，基于transformer构建一个客服多轮对话系统，对话内容支持图片、文本，相关工作发表在信号处理顶会 ICASSP 2022上。

本系统集成实现了AI聊天、Stable Diffusion WebUI（定制）和ComfyUI应用。 1. 提供通用文字对话功能，另外，还支持使用包含“帮我画”关键词的提示词生成AI图片。 2. 以Stable Diffusion WebUI官方版本为基础，实现了闻声图简版功能，并与原版UI进行了集成。

获取金融领域一些股评文章、用户留言发帖等文本，通过自然语言处理、语法处理，构建舆情模型，实时显示舆情方向

个人构建基于酒店咨询类对话机器人 1、项目使用RASA开源框架； 2、项目内加入自己训练的情感识别模型、信息抽取模型、意图识别模型； 3、可以作为酒店有限域对话机器人； 4、项目由本人独立完成。

AI智能ssc主要是分为 admin管理端 和 chatbot（智能客服）PC + H5 端组成，都是通过 react框架 + typescript + antd UI组件 等技术栈搭建而成，主要为客户解决自动化审批流 程，提高入转调离效率，还提供chatbot智能客服采用多轮对话形式分析用户真实意图。同时支 持企业知识库，通过运营团队的不断扩展可以达到企业内部员工的问题覆盖。

1、功能是针对用户话术的情感分析，方向为正向，中性、负向； 2、通过开源数据、ChatGPT标注数据、人工标注数据构建数据集； 3、模型选型使用BERT类NLU模型； 4、融合对抗训练等策略训练模型； 5、模型F1达到98%； 6、本人独立完成。

项目主要为绘画培训进行AI辅助教学，目前还在开发中。已实现“创意绘画”，“初稿细化”两个功能。系统通过AIGC，利用AI绘画，为广大绘画艺术相关专业进行辅助教学、生成初稿、初稿细化等多种功能。 我负责与产品经理整理 主要技术： 1. stable diffusion为出图基础模型工具 2. comfyUI实现出图流程； 3. gradio作为展示界面； 4. 集成通义千问作为语言模型生成英文prompts 5.comfyUI api作为python调用后端 6. 利用controlnet技术对出图进行线稿、人物姿态、图像深度等进行控制。

序列标注项目 1、基于LSTM-CRF结构做序列标注项目； 2、数据来源于开源数据； 3、模型准确率95%； 4、项目为本人个人联系项目。

主要包括素材采集、文案优化、视频制作、平台发布等多个模块组成，通过对指定主流自媒体平台的公开数据采集（可指定关键词或增量）=> 对采集文章使用AI工具（ChatGPT、百度文心、讯飞火星等）进行改写优化 => 根据优化文章内容使用AI工具（OpenAI-Dalle等）配图、配音及字幕，生成短视频 => 将全新的文章或视频自动发布到各大自媒体和短视频平台。实现完整的营销流程。