问卷分析与大数据分析的优劣  内容精选
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  • [AI行业案例]-NLP推动内容、知识应用场景智能化

    三.为了拓展推荐的多样性,布本智能MAX接入了百度的词法分析接口。百度的词法分析接口基于数据和用户行为的分词、词性标注、命名实体识别,定位基本语言元素,消除歧义,支撑自然语言的准确理解。结合文章标签和词法分析接口,可以得到各篇文章讨论的主题,涉及的人物、地点等属性。根据这些数据,进一步去描述用户的喜好度,做到千人千面的推荐。

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问卷分析与大数据分析的优劣  更多内容
  • [AI行业案例]-易审系统——重庆法院智能办案平台

    并利用电子卷宗和电子材料提取的信息进行深度应用开发,满足重庆法院非结构化数据分析、检索需求,解决困扰法院多年的数据分析系统一直依靠干警手工录入,分析效率低和分析范围窄的问题。

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  • [AI行业案例]-一眼看尽好评差评,NLP助力国美实现智能化服务评分

    该平台的原始评论信息经百度大脑平台进行NLP分析之后,由评论观点抽取、情感倾向分析技术抽取观点并分类聚合,给出具备明确情感倾向(好、中、差)的评价数据,再由国美大数据中心分配给售后、物流、服务报表等环节,进行服务人员的评分考核。 被AI赋能后的服务考核监督机制得以升级,用户的差评反馈都会被自动分析处理,这大大提升了服务效率与服务质量。

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  • [AI行业案例]-百度AI助力朗知传媒视频生产高效便捷

    在生成过程中通过智能算法分析海量文本与图片内容,并在分析后动态生成视频内容,在数据与算法加持下提炼出用户更为喜欢的视频内容,节省传统人工剪辑的成本,补齐朗知短视频批量生产的短板。 除此外,朗知传媒还使用了百度智能创作平台的其他产品,如热点发现、视频脉络等,帮助内容生产者打开创作思路、提供创作灵感。

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  • 什么是向量数据库 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 什么是向量数据库 模型开发 / 技术交流 文心模型 API 2023.08.25 146 看过 向量数据库擅长处理复杂的高维数据,正在彻底改变商业世界的数据检索和分析。它们执行相似性搜索的效率使其对于推荐系统、语义搜索、个性化营销等应用至关重要,为数据驱动的决策开辟了新的途径。 介绍 在数据工程领域,“向量数据库”一词正日益成为一个流行词。

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  • 数学判题 - ModelBuilder

    自动打分 :将评分标准、场景要求、上下文、模型的回答拼接成一个prompt,使用EB4等模型进行自动打分。注意为确保评估结果有效,自动打分结果也需要经过人工复查。 2、评估模型效果 在本次最佳实践中,我们选择使用人工打分的方式以准确衡量模型的优劣

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  • 文本创作字数控制 - ModelBuilder

    2、分析与处理数据 我们从实际业务场景中得到数据后,需要对样本进行分析和处理。一般包括对原始数据进行清洗、分析数据质量和分布、对数据进行扩充。 (1)数据清洗 数据去重 :检查是否存在重复数据。您可以使用本平台的 数据处理-数据清洗 功能可过滤重合度高的数据样本。

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  • 小红书

    微信小程序采用封闭模式,百度的智能小程序模式选择开放,在丁玲看来,两种模式切入点不同,无法简单以优劣评判,社交关系与内容分发各有其价值,且均基于海量的流量资源,未来都有极大的想象空间。 小红书在百度智能小程序上以内容为切入点,尚未尝试电商方向,丁玲留意到,百度生态已出现大量交易类的小程序,将考虑电商的合作,并就用户数据的深入挖掘探讨深度合作的可能。

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