语境专题

数据管理知识体系必知的14张语境关系图

近期对数据管理知识体系中的语境关系图进行了整体学习梳理，总共有14张图，具体如下，供大家参考。应该说语境关系图和环境因素六边形图是各有侧重、互为补充关系。语境关系图是环境因素六边形图的细化，描述了每个知识领域中的细节，相当于数据管理的微观视角，包括与人员、流程和技术相关的细节。它是基于产品管理（供给者、输入、活动、交付成果和消费者）的SIPOC图的概念。语境关系图将活动放在中心

Coremail AI实验室：利用高级语境和视觉智能进行钓鱼邮件检测

在这个日益数字化的时代，对电子邮件安全需求是至关重要的。新兴的高级威胁邮件：应用社工技术的钓鱼邮件，仿冒公检法的钓鱼邮件等等，都需要更高级的防御策略。 Coremail邮件安全人工智能实验室，整合了高级文本语境理解和智能图像处理能力，得以显著增强钓鱼邮件的检测能力，为千万级各行业终端用户提供服务。 Coremail邮件安全人工智能实验室介绍 Coremail邮件安全人工智能实验室（E

论文笔记-语境重构

原文出自彼得攀的小站论文来自于华为和滑铁卢大学该文章主要针对解决了汉语对话中语境重构的问题，即把代词、零代词等指称短语替换为它们指代的名词，这样可以在没有上下文中的情况，直接对当前对话句子进行处理。 Motivation 作者认为语境重构任务可以被分解为引用表达式检测（即代词和零代词检测）和引用还原（将代词还原为所指代的实体）基于这样的认知，作者提出了一种新的端到端结构，来完成语境重

语境化语言表示模型-ELMO、BERT、GPT、XLnet

一.语境化语言表示模型介绍语境化语言表示模型（Contextualized Language Representation Models）是一类在自然语言处理领域中取得显著成功的模型，其主要特点是能够根据上下文动态地学习词汇和短语的表示。这些模型利用了上下文信息，使得同一词汇在不同语境中可以有不同的表示。以下是一些著名的语境化语言表示模型： ELMo（Embeddings from Lan

低代码技术语境下的“数字人”

从虚拟“数字人”谈起近期元宇宙概念的大火引发了很多人对虚拟世界的无限遐想，而与元宇宙紧密相关的虚拟数字人概念也在市场上迅速升温。随着计算机图形技术、AI技术、实时渲染等应用的成熟，不知不觉中，虚拟“数字人”已经开始走进我们的生活，变得无处不在，成为了当前及未来几年的主要趋势之一。百度、阿里巴巴、OPPO等国内多家科技企业都已推出虚拟“数字人”相关产品，用于品牌的营销推广或者与用户的智能交互。

联系上下文，自行划重点！这只“高情商”AI能读懂对话语境，让客服问答丝般顺滑

大数据文摘出品作者：郑璇真也许你也有过这样的经历，向智能客服咨询问题，却陷入毫无进展的对话里： -你们家的面膜都是纯天然的？ -亲亲，我们家的面膜都是芦荟精华提取，纯天然的哦~ -我皮肤有点干，推荐一款呗~ -冬天皮肤干燥推荐给亲亲我们的保湿精华乳~ -我是要买面膜，你是机器人吧，让人来说话。作为顾客，此时你大概要叹一句“人工智能真不智能”。这些所谓“智能”客服们往往只能做到一问一答

通过NMT训练的通用语境词向量：NLP中的预训练模型？

转载请注明出处：乐投网-通过NMT训练的通用语境词向量：NLP中的预训练模型？自然语言处理（NLP）这个领域目前并没有找到合适的初始化方法，它不能像计算机视觉那样可以使用预训练模型获得图像的基本信息，我们在自然语言处理领域更常用的还是随机初始化词向量。本文希望通过 MT-LSTM 先学习一个词向量，该词向量可以表征词汇的基本信息，然后再利用该词向量辅助其它自然语言处理任务以提升性能。本文先

思维线索(Thread of Thought)-ThoT梳理混乱的语境

Thread of Thought Unraveling Chaotic Contexts 大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域开启了一个变革的时代，在文本理解和生成任务上表现出色。然而，当面对混乱的上下文环境（例如，干扰项而不是长的无关上下文）时，它们会遇到困难，导致无意中忽略了混乱上下文中的某些细节。为了应对这些挑战，我们引入了“思维线索”（Thread of Thought，ThoT

跨越文化鸿沟：AI在全球化语境中的挑战与机遇

在全球化的今天，人工智能（AI）技术已经渗透到我们生活的方方面面，尤其是在语言翻译和文化交流方面发挥着重要作用。AI翻译工具和服务使得不同语言背景的人们能够跨越语言障碍，进行有效沟通。然而，随着AI应用的广泛推广，其在处理跨文化和地区差异方面的局限性也逐渐显现出来。 AI系统往往基于大量的数据训练而成，其效率和准确性在很大程度上依赖于这些数据的质量和多样性。然而，当涉及到特定地区的文化和

语境驱动测试七原则

探索式测试的奠基人和积极实践者Cem Kaner和James Bach都支持语境驱动测试。语境驱动测试的7条基本原则对于正确理解并应用探索式测试具有重要意义。原则1：任何实践的价值都取决于其语境(Context)。这条原则几乎是不言自明的。中国人很早之前就有相似的认识，“南橘北枳”[ 语出《晏子春秋》，其成书于战国，后经西汉刘向整理。]指相同的种子在不同的环境中会结出不同的果实。因此古

资本视角下的Web3全家桶与Web3语境下的元宇宙

2011年，A16Z的联合创始人马克·安德森在华尔街日报专栏撰文“为什么软件正在吞噬世界”，此后，移动互联网大幕徐徐拉开，波澜壮阔的创业热潮深刻影响和改变了身边的一切。十多年后的今天，Web 3 正在从萌芽到长大，经历从零到一的过程，我们拭目以待它是否也将吞噬世界并开启新的时代。但是，在圈外人看来，Web 3、元宇宙近乎玄学、缺乏具象，似乎富丽堂皇，却摆脱不了更像空中楼阁这样略显尴尬的

国考省考行测：选词填空，逻辑填空，语境分析，语意辨析，刷题，

国考省考行测：选词填空，逻辑填空，语境分析 2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体! 公务员特招重点就是专业技能，附带行测和申论，而常规国考省考最重要的还是申论和行测，所以大家认真准备吧，我讲一起屡屡申论和行测的重要知识点遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要

语境化语言表示模型

一.语境化语言表示模型介绍语境化语言表示模型（Contextualized Language Representation Models）是一类在自然语言处理领域中取得显著成功的模型，其主要特点是能够根据上下文动态地学习词汇和短语的表示。这些模型利用了上下文信息，使得同一词汇在不同语境中可以有不同的表示。以下是一些著名的语境化语言表示模型： ELMo（Embeddings from Lan

中文语境下的手机号识别

最近在做一个关于中文大段文本中的手机号码识别，由于属于对抗性的一个文本，发现传统的手机号码识别方法，比如正则匹配并不是很适用。理论情况下文本中的手机号码出现方式应该如下： 9*6箱车转让，连线路一起打包，带线路转让，固定货源联系13802131234,手机号，非诚勿扰2+1合同对于这种情况，只要需要进行一下正则就行了： text = '9*6箱车转让，连线路一起打包，带线路转让，固定

抗遗忘超自然语境记单词02

1-2 lie 撒谎，躺v. white 白色的adj. sand 沙子n. stress 压力n.强调v. seem 好像adj. million 百万 biliion 十亿 mile 英里 vacation

背单词的方法：抗遗忘超自然语境记单词01

背单词的各种方法： 1.谐音法：pest(拍死他) 害虫 n. 2.联想法：elegant=e + leg+ant (一只露出腿的蚂蚁,联想T台的走秀) 优雅的 adj. 3.词根词缀：able;ability;disable,disability 4.图片法：只能记住图片，记不住单词 5.语境法：一篇文章就是一块金矿石，单词/语法点/短语/句型就是金子【关键】彻底理解单词所在的这

英文Essay写作怎么用语境辨析词汇？

学会用语境辨析词汇是英文Essay写作中的重要技能，以下是几个学习的方法：　　阅读和理解上下文：在阅读英文Essay时，需要注意上下文和语境，理解单词和词组的含义和用法。可以通过仔细阅读句子和段落，了解词汇在句子中的作用和意义。　　熟练掌握词汇：熟练掌握常用词汇是用语境辨析词汇的基础。可以通过阅读、听力和口语练习等方式来提高词汇量和应用能力。　　学习常见词汇搭配：常见的词汇搭配