NLP

NLP(自然语言处理)是人工智能的一个重要分支,致力于研究计算机与人类自然语言之间的交互,目标在于使机器能够​​理解、解释和生成人类语言​​。其核心任务涵盖基础技术如​​分词、词性标注、句法分析​​,到高级应用如​​机器翻译、情感分析、智能问答、文本摘要和语音识别​​。传统方法依赖统计机器学习与语言学规则,而现代NLP几乎完全由​​深度学习​​驱动:​​词嵌入​​(如Word2Vec)将词语映射为稠密向量,​​循环神经网络(RNN)​​、​​长短期记忆网络(LSTM)​​ 以及​​Transformer架构​​(如BERT、GPT系列)依靠注意力机制彻底改变了序列建模能力,使模型能够捕捉上下文语义的细微差别。预训练大语言模型(LLM)的出现,如ChatGPT,进一步推动NLP进入通用语言理解和生成的新阶段。NLP技术已广泛应用于搜索引擎、智能助理、机器翻译、内容推荐、舆情分析等领域,持续推动人机交互方式的变革,并成为当代AI技术落地最成功的方向之一。
本项目包含五大核心模块:1.FEMDA五维状态引擎:实时监控物质(M)、信息(I)、逻辑(L)、能量(E)、功能(F)五维熵值,动态评估系统健康度。2.双脑协同系统:外脑(LLM)提供创造性语义生成,内脑(FEMDA内核)保障确定性逻辑推演与安全审查。3.动态源码自进化协议:基于熵值驱动,系统运行中
270Python人工智能
系统包含商家意图理解、分层长期记忆、企业知识检索、工具调用、权限校验、敏感操作确认和全链路追踪等模块。用户提出经营问题后,Agent会结合账户上下文与历史记忆完成向量检索、BM25关键词检索和重排,再生成可解释的答案或调用受控工具执行任务。对于修改数据、对外发送等操作,系统会先展示执行计划并要求用户
320Java电商
一、双任务共享编码模型基于BERT-base-Chinese构建单模型多任务架构:底层共享编码层,上层分别接安全分类头(正常/广告/色情/暴力/政治敏感五分类)与情感分析头(正面/负面/中性三分类)。一个模型同时输出两个结果,比跑两个独立模型节省近一半资源。二、推理服务提供实时分类与批量审核两类接口
340Python人工智能
系统按一条完整链路设计:用户提出需求-任务拆解-多源检索-结构化生成-质量评估-人工精修。共六个核心模块:一、Coordinator任务拆解引擎接收「撰写某行业报告」这类自然语言需求,自动拆解为6-8个子任务(宏观环境-市场规模-竞争格局-财务对比-风险提示),并构建任务依赖图(DAG),无依赖的节
370Java人工智能
支持游客语音提问与开发期文字输入,完成ASR转写、税务大模型问答、联网检索、分段TTS播报和浏览器与数字人口型双扇出;通过WebRTC返回大屏画面,实时展示阶段耗时与会话状态。配套交互数据看板,统计完成率、打断率、首包音频、口型启动等指标;本地SQLite仅保存脱敏问答文本,支持可选Bearer鉴权
370Python人工智能
支持通过微信Agent提问景区客流、承载率、排队、票务收入、售票渠道、核销退款、演出上座率、天气和运营事件;先用RAG检索指标口径与回复范式,再生成只读SQL查询realtimeschema,最后输出“运营判断—关键数据—风险/建议”的微信短回复。支持多景区对比、OTA渠道质量分析、未来数据不可见边
400Python人工智能
系统支持自然语言任务解析、国家与人群画像约束、RAG知识检索、脚本与镜头规划、外部素材检索、TTS口播、字幕及背景音乐合成、成片质检、人工审核、多账号多平台发布。发布后可定时抓取评论,分析咨询意向,生成建议回复并推送高意向线索。配套FastAPI与Vue控制台,提供账号、任务、发布记录、上传素材、学
670Python人工智能
主要模块:online:preprocessstage:意图检测、历史消息处理、query重写;retrieveandgenerationstage:adaptiveretrieverandmulti-agentorchestratorpostprocessingstage:过滤掉不合规的信息;re
430Python人工智能
系统以任务型智能体协同浏览器与数据工作流,完成授权来源的线索发现、去重、AI初筛、专家复核、材料生成和状态复查;在关键判断节点保留专业人员审批,并记录来源、处理结果和修改痕迹。既有项目已处理约50万条线索,产能提升约30-50倍,形成60万元级成本节省。
630Java人工智能
平台支持复杂文档解析、语义切片、元数据管理、知识质检、智能体模板、来源引用和专业资料检索;通过GIS接口与算法服务接入图层、遥感和业务数据,并提供权限管理、安全审计、问题反馈及版本治理,形成可检索、可追溯、可持续扩展的专业知识平台。
670Java人工智能
平台提供文档导入与解析、章节条款结构化、元数据管理、关键词与篇章范围检索、相关性排序、低相关结果过滤、来源引用、版本比对、影响分析和专家反馈闭环。用户可从检索结果回到原始依据,并根据版本变化识别受影响内容,形成可检索、可引用、可持续治理的企业知识库。
720Java人工智能
设计了数据模块、模型模块、学习模块、系统模块、其他(配置、常量、工具等)模块。数据模块:用于处理序列标注数据的Dataset类和各种数据处理与预处理、数据统计与元数据生成、数据集划分等函数。模型模块:定义了Query意图识别模型LSTMModel,是一种基于LSTM实现的Query语句意图识别模型。
1651Python人工智能
设计了数据模块、模型模块、学习模块、系统模块、其他(配置、常量、工具等)模块。数据模块:用于处理序列标注数据的Dataset类和各种数据处理与预处理、数据统计与元数据生成、数据集划分等函数。模型模块:定义了Query成分分析模型LSTMCRFModel,是一种基于LSTM、CRF实现的Query语句
1281Python人工智能
1)对话管理——左侧客户列表+中间对话窗口+右侧客户信息面板,三栏布局;2)AI回复建议——根据对话上下文,实时生成2-3条回复建议,可一键采纳或修改;3)知识库RAG检索——输入关键词搜索企业FAQ和产品文档;4)客户情绪分析——自动识别满意/一般/不满,不满客户优先处理;5)对话摘要——每次对话
1030Python人工智能
1)课程管理——课程录入、老师分配、教室绑定、时间段设置;2)AI智能排课——基于约束求解算法(老师时间、教室容量、课程优先级多维度约束),一键生成最优排课方案;3)冲突检测——实时检测时间冲突、空间冲突并红色高亮;4)消课追踪——学生签到、课时消耗记录、剩余课时预警;5)周视图日历——可视化展示一
990Python人工智能
融合大语言模型(LLM)、智能体工作流与振动信号分析算法,实现设备数据解析、元数据识别、频域特征提取、状态评估和诊断报告自动生成,支持基于ISO20816标准的设备健康等级判定与风险提示。
750Python人工智能
●系统架构设计:主导构建模块化Agent架构,集成视频理解、行为分析、画像建模与LLM决策四大模块,支持实时流式处理与批量更新,系统日均处理视频50W+,用户行为日志2亿+条。●多模态:基于Qwen-VL实现视频帧语义分类,准确率达91.3%(Top-1);融合YOLOv8(目标检测)、Whispe
1230Python人工智能
口才AI产品系统
1.三种训练模式:观点对练由犀利毒舌的怼哥主导高压辩论,面试模拟由专业冷静的严Sir还原真实面试,即兴演讲由热情洋溢的麦姐随机出题并点评;2.AI大模型对话:接入DeepSeek大语言模型,三种角色拥有独立人设和对话风格,实时生成个性化回复;3.语音全交互:集成讯飞语音识别和语音合成,支持按住说话松
1340Dart人工智能
系统包含用户登录、总览仪表盘、知识库管理、智能问答、对话历史和系统设置等功能模块。管理员可批量上传PDF、Word、TXT文档,系统自动完成格式与重复校验、文本解析、重叠切片、中文向量化及FAISS索引构建,并显示文件大小、切片数量和处理状态;支持删除文档及重新向量化。智能问答支持多轮对话和打字机效
960Python人工智能
1.WebSocket长连接接入:基于企业微信回调机制建立稳定长连接通道,实时接收消息事件,毫秒级响应。2.AI智能应答:对接大模型API+企业知识库(RAG),自动回答产品咨询、业务流程、常见问题。3.意图识别与多轮对话:识别用户意图,支持多轮澄清,复杂问题拆解引导。4.智能转人工:识别到无法处理
2180Python人工智能
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