Best LLM APIs for Document Data Extraction
比较 Gemini、Claude、GPT 等进行数据提取。我们评估了不同文档的功能和性能，以找到最适合您需求的 API。
Invoice Data Extraction: A Complete Guide
了解有关发票数据提取的所有信息。它是什么，如何准备发票以进行数据提取，以及发票数据提取的不同方法。
Form Data Extraction: From OCR to Deep Learning
探索表单数据提取：挑战、技术（如 AI）、实施最佳实践和自动化处理。立即简化文档处理。
How to automate medical data extraction: A quick guide
了解如何使用 Nanonets 自动从医疗文档中提取数据。查看实时从医疗文档中提取数据的步骤。
How to Extract Key-Value Pairs Using Deep Learning
掌握键值提取：从 OCR 基础到高级深度学习。学习实施、预处理、神经网络和实用技巧。
NLP: Text Summarization and Keyword Extraction on Property Rental Listings — Part 1
NLP：房产租赁清单上的文本摘要和关键字提取 - 第 1 部分文本摘要、NER、主题建模和文本分类等 NLP 技术在租赁清单数据上的实际应用简介自然语言处理 (NLP) 可以显著增强租赁清单描述的分析和可用性。在本练习中，我们将探索文本摘要、命名实体识别 (NER) 和主题建模等 NLP 技术的实际应用，以提取见解并丰富东京 Airbnb 房源数据中的房源描述。使用公开可用的数据和 spaCy 和 SciKit-Learn 等工具，您可以跟着做，重现结果，或将这些技术应用于您自己的文本数据，只需进行最少的调整。代码库可在 GitHub 上找到，您可以 fork 并进行试验。本文演示了如何使用各
Structure of methylaluminoxane (MAO): Extractable [Al(CH3)2]+ for precatalyst activation | Science
甲基铝氧烷 (MAO) 被用作百万吨级商业聚烯烃生产的预催化剂活化剂，但其精确结构和相关的活化机制 40 多年来一直是基础研究难题。我们……
Understanding Tokenization, Stemming, and Lemmatization in NLP
自然语言处理 (NLP) 涉及处理和分析人类语言数据的各种技术。在本博客中，我们将探讨三种基本技术：标记化、词干提取和词形还原。这些技术是许多 NLP 应用程序的基础，例如文本预处理、情感分析和机器翻译。让我们深入研究每种技术，了解其用途、优缺点，并了解如何使用 Python 的 NLTK 库实现它们。1. 标记化什么是标记化？标记化是将文本拆分为单个单元（称为标记）的过程。这些标记可以是单词、句子或子单词。标记化有助于将复杂文本分解为可管理的部分，以便进一步处理和分析。为什么使用标记化？标记化是文本预处理的第一步。它将原始文本转换为可以分析的格式。这一过程对于文本挖掘、信息检索和文本分类等任
在这篇文章中，我们探讨了如何将 LLM 集成到企业应用程序中以利用其生成功能。我们深入研究了工作流实施的技术方面，并提供了您可以快速部署或修改的代码示例，以满足您的特定要求。无论您是希望将 LLM 整合到现有系统中的开发人员，还是希望利用 NLP 功能的企业主，这篇文章都可以作为快速入门。
Interview with AAAI Fellow Mausam: talking information extraction, mentorship, and creativity
每年，AAAI 都会表彰一批在人工智能领域做出重大、持续贡献的个人，任命他们为研究员。在接下来的几个月里，我们将与 2024 年的一些 AAAI 研究员交谈。在该系列的第一次采访中，我们遇到了 Mausam 教授[…]
Extract | Bad Cop Bad Cop: Peter Dutton’s Strongman Politics
这是 Lech Blaine 的季刊文章《坏警察：彼得·达顿的强人政治》的摘录，现已出版。 《坏警察坏警察：彼得·达顿 (Peter Dutton) 的强人政治》首先出现在《澳大利亚研究所》上。
What is Reverse ETL (Extract, Transform, and Load) and What is it Used For?
为什么重要：反向 ETL 是将数据仓库或数据湖中的数据传输回操作系统的过程。
Automating Scientific Knowledge Extraction and Modeling (ASKEM)
项目负责人：Joshua Elliott 博士 赞助组织：DARPA网站：https://www.darpa.mil/program/automating-scientific-knowledge-extraction-and-modeling 项目概要：为了满足复杂的现代系统的需求，计算模型和模拟器现在通常用于编码、传播、
Extracting Certificates For Defender
一位同事请我帮忙从恶意文件中提取代码签名证书，以将其添加到 Defender 的阻止列表中。该过程包括在 Windows 资源管理器中右键单击 EXE，选择属性以查看数字签名，等等……但我不喜欢必须单击恶意软件的过程。所以我 […]
Sequence Feature Extraction for Malware Family Analysis via Graph Neural Network
恶意软件对我们的设备和生活造成了很大的危害。我们迫切希望了解恶意软件的行为及其造成的威胁。恶意软件的大多数记录文件都是可变长度的、带有时间戳的基于文本的文件，例如事件日志数据和动态分析配置文件。利用时间戳，我们可以将这些数据分类为基于序列的数据，以便进行后续分析。然而，处理可变长度的基于文本的序列很困难。此外，与自然语言文本数据不同，信息安全中的大多数序列数据都具有特定的属性和结构，例如循环、重复调用、噪声等。为了深入分析 API 调用序列及其结构，我们使用图来表示序列，这可以进一步研究信息和结构，例如马尔可夫模型。因此，我们设计并实现了一个注意力感知图神经网络 (AWGCN) 来分析 API
