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自然语言处理 (NLP) 的探索...
由于计算能力的大幅提升、海量数据的普遍存在以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 近来在众多领域取得了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空业的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空业 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了目前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。
利用自然语言处理 (NLP) 来...
自然语言处理 (NLP) 正在经历一场革命，因为大数据和大型语言模型改变了表示和分析文本信息以及额外信号和含义的能力。本次会议旨在汇集经济学中使用这些方法的最新研究。14h 开幕词 14h05 开幕词 -“经济学中文本数据的未来挑战” Stephen Hansen 教授，伦敦大学学院 第 1 节 - 使用 NLP 改进预测和理解叙述 14h40 让文本发挥作用：使用报纸文本进行经济预测（Kalamara、Turrell、Redl、George、
浸信会Aubertin NLP工程师在雷诺 div>
•我们开发了一种模型，该模型从初始度量，所需样式和钥匙中生成吉他量表和MIDI文件。使用吉他唱片的开源数据集，我们微调了Mistral-7b模型，用于连贯的音乐连续性。这项工作是在Mistral AI Paris Hackathon和Mistral Online Hackathon展出的。链接到我们的解决方案LLM，微调，Qlora，量化
客户投诉管理平台的 AI 和 NLP
组织和公司通常必须处理来自客户的大量消息（通常是投诉）。因此，由于资源有限，手动阅读并正确回复每条消息可能很麻烦且不可行。因此，自动分析传入消息、按主题分类并提取相关信息的软件解决方案可能会有所帮助。具体而言，这个问题是作为公共资助研究项目（SmartAIwork，2019）的一部分解决的，该项目旨在帮助公司使用人工智能算法实施应用程序。该项目研究了在投诉管理领域工作的服务员工如何通过软件和人工智能在日常工作任务中获得最佳支持。为此，对一家公共交通公司的员工（尽管这些概念并不特定于该领域）进行了询问并陪同他们现有的流程。客户的询问和投诉大多在呼叫中心接收，然后通过电子邮件转发给工作人员。其他渠道包括电子邮件和投诉卡。这立即表明需要大量的人工工作，并且会发生许多媒体中断。工作人员将投诉复制到他们现有的系统中，然后给客户写一份单独的回复。
nlp和深入学习医疗文本的分析
摘要 - 本手稿在评估与医疗保健有关的文本中的情绪评估中对人工智能（AI）的利用进行有条理的研究，特别关注自然语言处理（NLP）和深度学习技术的融合。我们仔细检查了许多研究，这些研究采用AI来增强情感分析，对情绪进行分类以及基于临床叙述，患者对药物的反馈和在线健康讨论的文本信息的预测患者的结果。审查表明，在用于情感分类的算法，神经退行性疾病的AI模型的预后能力以及创建AI驱动系统的精确性方面表明了值得注意的进展，这些模型在临床决策中提供了支持。值得注意的是，AI应用的利用通过整合患者情绪并有助于早期鉴定精神疾病的鉴定，从而增强了个性化治疗计划。存在持续的挑战，其中包括确保AI的道德应用，保护患者机密性以及解决算法程序中的潜在偏见。尽管如此，AI的潜力彻底改变了医疗保健实践，这是可以毫无疑问的，提供了一个未来，医疗保健不仅更加知识渊博，有效，而且更加同理心，并且围绕患者的需求而集中。这项调查强调了AI对医疗保健的变革性影响，对其在检查医疗保健文本中的情感内容中的作用充分理解，并突出了对更富有同情心的患者护理方法的轨迹。调查结果倡导AI的分析能力和医疗保健人类方面之间的和谐协同作用，确保技术进步与患者的情感福祉保持一致。索引术语 - 夫人智力，自然语言程序，医疗保健，文本，深度学习，情感分析
在现代治疗实践中揭示了NLP的力量
亚伦·贝克（Aaron Beck）通过认知行为疗法（CBT）对心理学的贡献提供了对思维模式如何影响情感和行为的基本理解。贝克的认知模型强调识别和重组扭曲的思维，与NLP改变语言和心理表征以改变情绪状态和行为的方法相关。NLP通过感官经验和语言策略扩展了这一概念，但贝克的工作为认识认知扭曲如何导致心理困扰奠定了基础。通过整合贝克的结构化挑战适应不良思想的方法，使用NLP的治疗师可以进一步完善其认知重组的方法，从而确保客户发展更健康，更适应性的思维方式和与世界互动。
概率原始测试和RSA算法
本研究解决了雇主在筛选大量工作职位简历方面面临的困难。我们旨在通过自动化恢复筛选过程来确保对候选人的公平评估，降低偏见并提高候选评估过程的效率。拟议的系统使用NLP技术从简历中提取相关能力，重点关注特定职位所需的关键技能。使用了为职位所采用的能力集。进行了123个工作职位的案例研究。jaccard的相似性和余弦相似性度量。由于余弦相似性着重于单词频率，Jaccard相似性度量的结果与研究目的更加一致。提取的能力与使用JACCARD相似性相关的各种职位相关的预定义技能匹配。此方法通过分析与所需能力有关的简历中的存在或不存在特定单词来分配候选人的相似性分数。这个基于NLP的系统提供了巨大的好处，例如节省时间和其他资源，增加候选人选择方面的能力以及仅通过专注于能力来减少偏见。系统与LinkedIn的集成通过促进无缝进口和简历分析来增强方法的有效性。总体而言，这项研究通过为大型组织提供可扩展，高效和无偏见的解决方案来证明NLP在优化简历筛选过程中的潜力。
联合培养过程中的白色LED强度会影响农杆菌介导的大豆（Glycine Max）使用成熟的半种子作为epplants
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音，即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型（LLM）可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张，也是关于LLM驱动的聊天机器人（例如Chatgpt）的当前浪潮的。如果确认，由于广泛使用类似模型，该主张将在自然语言处理（NLP）社区中产生严重的影响。但是，在这里，我们认为这样的大语言模型无法意识到，尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何，我们认为这是一个合适的时机，可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助，我们还提出了语言建模的必要背景。
通过 NLP 方法映射媒体中的人工智能问题
摘要 通过使用多种 NLP 方法对一系列新闻文章进行分析，我们发现在媒体领域中，对人工智能的批评主要有两种方式并存。结合文本分类算法来检测批评文章，并对从语料库中提取的术语进行拓扑分析，我们揭示了两个语义空间，涉及不同的技术和人类实体，但也涉及不同的时间性和问题。一方面，塑造我们日常计算环境的算法与对偏见、歧视、监视、审查和不当内容传播放大现象的批判性论述有关。另一方面，机器人和人工智能指的是自主和具身的技术实体，它们与一种预言性论述有关，这种预言性论述提醒我们，我们有能力控制这些模拟或超越我们的身体和认知能力并威胁我们的人身安全或经济模式的代理。