XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System文本数据
自动高亮显示：识别文本中的突出句子
方法来帮助人们快速理解它。其中一种形式是文本数据，它通常通过其形式掩盖其丰富的信息，并呈现出始终存在的理解问题。文档理解通常是一项具有挑战性的任务，事实证明它非常困难，以至于人们采用一系列技术，如注释、总结和重读，以提高理解。分析师必须定期筛选大量文档并确定它们是否以及如何相关。鉴于如此多的文档，分析师没有时间详细阅读每一篇。她必须在高层次上扫描以决定哪些值得她花时间阅读。分析师需要新的工具来减少需要审查的数据量并提供概述以更有效地评估文档。想象一下自动突出显示文档中的重要信息或将其简化为自动构建的一段摘要。
BIOMRC：生物医学机器阅读数据集...
创建带有人工注释的大型语料库在时间和资源上都是一个艰巨的过程。研究团队通常采用远程监督或无监督方法从文本数据中提取训练示例。在机器阅读理解 (MRC)（Hermann 等人，2015 年）中，可以通过获取多句未标记的段落以及另一小段文本（也未标记，通常是下一句）来自动构建训练实例。然后用占位符替换小段文本的命名实体。在这种情况下，MRC 系统经过训练（并评估其能力）阅读段落和小段文本，并猜测被占位符替换的命名实体，该命名实体通常是段落的命名实体之一。这种问答 (QA) 也称为完形填空题（Taylor，1953 年）。有几个数据集
![arxiv：2503.04490v1 [CS.CL] 2025年3月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d80d601ecc54b63727bb6e0bb41debb2aef87b1e.webp)
arxiv：2503.04490v1 [CS.CL] 2025年3月6日
生物信息学是一个结合生物学，计算机科学和信息技术来分析和解释复杂生物学数据的跨学科领域（Abdi等人。，2024）。最近，LLM在自然语言处理（NLP）中表现出了很大的进步，其应用程序跨越了各种各样的任务（Min等人。，2023; Raiaan等。，2024）。但是，生物数据的含义和相关任务与文本数据显着不同，带来了独特的挑战。对生物医学数据的准确和精确处理有效地形成适合LLMS的特征和嵌入是一种持续的挑战，需要创新的解决方案。在生物领域内，任务表现出高度的可变性和特异性。这些包括DNA序列的功能预测和生成，RNA结构和功能的预测，蛋白结构的预测和设计以及单细胞数据的分析，
将人工智能的权力投资
系统股权团队采用基于自然语言处理（NLP）的一系列因素。这些因素旨在从非结构化的文本数据中捕获返回影响功能和见解。例如，对于收入呼叫笔录，它们应用了从传统语言处理到高级机器学习的各种技术，以分析各种措施，例如所使用的语言的语气和复杂性，高管陈述背后的微妙情绪，以及管理人员在呼叫期间的管理行为（请参阅收入中的复杂投资洞察力）。这些合并的措施被证明是为了增强系统股票团队评估宣布结果的整体情感和质量的能力，而不是每个报告周期中发布的即时财务结果。其他有用的文本数据系统权益团队流程包括监管申请，专利，职位发布等。
可解释人工智能在人机决策中的效用的元分析
人工智能 (AI) 辅助决策的研究正在经历巨大的增长，越来越多的研究评估了使用和不使用可解释人工智能 (XAI) 领域的技术对人类决策表现的影响。然而，由于任务和实验设置因目标不同而不同，一些研究报告称通过 XAI 提高了用户的决策表现，而另一些研究报告称影响微乎其微。因此，在本文中，我们使用统计荟萃分析对现有 XAI 研究进行了初步综合，以得出现有研究的启示。我们观察到 XAI 对用户表现有统计上的积极影响。此外，第一批结果表明，人机决策往往会在文本数据上产生更好的任务表现。然而，与单一的人工智能预测相比，我们发现解释对用户的表现没有影响。我们的初步综合引发了未来研究调查根本原因，并有助于进一步开发通过提供有意义的解释有效造福人类决策者的算法。
核心事务 - Generali Investments
一个人可以区分四种类型的AI技术。首先，LLM（大型语言模型）的设计旨在了解和生成人类语言。这些模型经过大量文本数据的培训，以学习统计数据，语义关系和对语言的上下文理解，并专注于产生模仿人类语音的响应（即聊天机器人）。第二，ML/PA（Ma-Chine学习/预测分析）是定量的，涉及算法的统计模型，这些算法可以从输入数据，实时更新和从客观功能中从反馈中提高绩效，从而对进行预测或进行学习。第三，其他自然语言处理与LLM的处理与人类产生的自然语言的处理不同，以从文本中提取意义。第四，语音识别也称为ASR（自动语音识别），将口语转换为书面文本或命令。它涉及将口语或短语转录为可以通过计算机或应用程序处理，分析或采取的文本形式的过程。
文本商业内容的电子文摘形成和分类 Lyubomyr Chyrun a、Vasyl Andrunyk b、Liliya Chyrun b、Aleksandr
摘要 本文提出了一种实用且合乎逻辑的内容处理方法，作为文摘形成的一个阶段。内容处理方法将文摘形成和分类描述为内容生命周期的一个步骤，并简化了管理商业文本内容的信息技术。本文分析了处理商业内容的现有服务的主要问题。所提出的方法允许您创建用于处理信息资源的工具并实现用于管理商业内容的子系统。关键词 1 内容、智能系统、信息技术、文本挖掘、信息流、内容监控、自动摘要、主题接近性、源文本、潜在语义分析、商业内容、文本分析、内容分析、互联网环境、电子文摘、信息检索、文本内容、内容搜索、文本挖掘方法、空间矢量模型、信息系统、文本数据、现代机器学习技术
![arxiv：2405.05345v2 [CS.CL] 2025年2月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2e98bf49f99a746b40d83c10c9b0ba5db9d960f4.webp)
arxiv：2405.05345v2 [CS.CL] 2025年2月16日
在线讨论论坛提供了重要的数据，以了解广泛的现实世界社区的关注。但是，用于分析这些数据的典型定性和定量方法，例如主题分析和主题建模，是不可行的，或者需要大量的人类努力以将产出转化为人类可读形式。这项研究介绍了Quallm，这是一个新型的基于LLM的框架，可从在线论坛上的文本数据中分析和提取量化的见解。该框架由一种新颖的提示和人类评估方法组成。我们介绍了这个框架，以分析Reddit的两个乘车工人社区的一个MIL会议，标志着其类型的最大研究。我们发现了有关AI和算法平台决策的重要工人，以回应有关工人见解的监管电话。简而言之，我们的工作为AI辅助定量数据分析设定了一个新的先例，以使在线论坛的表面关注。
用于复杂商业决策的人工智能和机器学习
分析 2.0 – 大数据分析在硅谷公司中流行起来。“这是一个适应不同类型数据的时期。非结构化数据包括视频和文本数据等，其结构与数字的行和列不同，”Davenport 说。包含结构化和非结构化数据的大型复杂数据集（大数据）无法通过传统数据处理进行管理。4 新的定量分析师（称为数据科学家）创造了所需的统计和分析能力。开源软件的出现使得可以通过并行服务器快速批处理大数据成为可能（Davenport，2013），编程语言 Pig、Hive 和 Python 用于构造大数据并使其准备好进行统计分析（Davenport，2017b）。数据科学家将分析从内部决策支持转移到针对客户的在线工具，他们可以出售从这些用户收集的数据。这个行业成为最早采用人工智能和机器学习的行业之一。
ChatGPT：人工智能在远程教育在线评估中的不断侵蚀
人工智能 (AI) 在教育领域的应用越来越普遍，其对在线教育和评估的侵蚀和影响是研究人员和讲师感兴趣的话题。ChatGPT 就是这样一种人工智能模型，它已经在大量文本数据上进行了训练，可以对问题和提示产生类似人类的响应。这篇概念性文章以颠覆性创新理论为基础，探讨了 ChatGPT 在在线评估中的潜在和可能的颠覆性。本文还考虑了使用 ChatGPT 的伦理和教学意义，特别是在远程教育的在线评估方面。虽然人工智能在在线评估中的使用存在无数的局限性和可能性，但谨慎使用并考虑学术诚信对在线评估的伦理影响至关重要。本文旨在为围绕人工智能在在线高等教育和评估中的应用的持续讨论和辩论做出贡献，强调需要继续研究和批判性地评估其影响。