XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System文本数据
生成人工智能在医学教育、研究和实践中的新兴作用
生成式人工智能 (GAI) 是指一类从大量数据中学习以创建各种形式的新内容的算法，包括文本、图像、视频、音频和代码 [1] 。GAI 模型因其处理复杂事实查询和执行一系列任务的能力而备受关注，例如撰写论文、创作诗歌、进行文献综述以及翻译、总结、释义或扩展和调整文本以适应不同的语境或观点 [2-5] 。这些模型的性能在很大程度上取决于问题的性质、查询类型以及算法训练数据的质量和相关性 [6] 。GAI 正在从监督学习过渡到自监督学习，后者完全依赖于原始文本数据而无需人工标记，从而使其能够利用大量公开可用的数据 [7] 。聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT，OpenAI LLP，美国加利福尼亚州旧金山) 于 2022 年 11 月 30 日推出。它是一个高度通用的、基于 Transformer 的、非领域特定的大型语言模型 (LLM)，在大量文本数据上进行训练，这些数据量约为 45 TB 的数据或约一百万英尺的书架空间。ChatGPT 可以生成有意义、可信且新颖的词序列，这是模型从未遇到过的 [8]。
将BERT与LDA结合：改进的主题建模在孟加拉语语言中
摘要 - 主题建模是一种广泛使用的技术，用于从未标记的文本数据中提取隐藏的模式，从而促进了各种功能，例如文档组织，内容建议和检索。尽管传统上应用于英语文本，但主题建模最近在其他语言中获得了吸引力，包括孟加拉语，这是由于孟加拉语内容在线的日益增长的驱动而驱动。最近的研究已将某些主题建模方法应用于孟加拉语，但其在绩效方面的有效性尚未得到充分影响。本文介绍了Bert-LDA（一种混合主题建模的方法），应用于孟加拉新闻语料库，其中包括从在线孟加拉新闻门户收集的各种类别的文章。潜在的dirichlet分配（LDA）是一个概率模型，将每个文档表示为主题的混合，而Bert-LDA则利用了Bert上下文嵌入的语义丰富，结合了LDA的强大主题建模功能。通过整合两种方法的优势，我们的方法旨在提高本伽利文本主题建模的性能。实验结果表明，所提出的BERT-LDA模型始终优于各种评估指标的传统主题建模技术，从而在从孟加拉语文本数据中提取有意义的见解方面有了重大改进。
多模式条件 - 金属有机-frameworks- ...
图1。介绍概述。a。 MOF的SDF表示。负SDF值代表孔隙表面的内部，而正值表示孔隙表面的外部。b。SDF的Noising和denoising过程的图形说明。c。 Moffusion的模型架构。在Moffusion中，使用denoising 3D U-NET用于扩散过程，MOF构造函数用于从生成的SDF构建MOF。vq-vae用于数据压缩和恢复，但是从可视化中省略了它。疗程表现出包括数字，分类和文本数据在内的不同数据方式的条件。
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、
使用机器学习算法的自动MCQ生成
Pune, Maharashtra, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Automatic multiple-choice question (MCQ) generation is a challenging task in natural language processing (NLP).它涉及从文本数据（例如教科书，文章或讲义）中产生正确和相关的问题。手动创建MCQ是一项耗时且具有挑战性的任务，因此自动MCQ生成可以成为教育的宝贵工具。可以将许多不同的机器学习算法用于自动MCQ生成。一种常见的方法是使用基于规则的系统。这涉及创建一组规则，以定义可以生成的不同类型的MCQ，然后将这些规则应用于输入文本。
基于Word2vec和Stacking集成学习的文本驱动的飞机故障诊断模型
摘要：传统的飞机维修保障工作主要基于结构化数据。非结构化数据，如文本数据，尚未得到充分利用，这意味着资源的浪费。这些非结构化数据蕴含着巨大的故障知识库，可以为飞机维修保障工作提供决策支持。因此，本文提出了一种基于文本的故障诊断模型。所提方法利用Word2vec将文本单词映射到向量空间，然后将提取的文本特征向量输入基于堆叠集成学习方案的分类器。使用真实的飞机故障文本数据集验证了其性能。结果表明，所提方法的故障诊断准确率为97.35％，比次优方法提高了约2％。
生成式人工智能与法院：它们相处得如何？
另一方面，GAI 可以根据统计概率，从大量文本数据集中汇总所有与“正当程序”相关的词汇，并按照适当的语法和文体规则排列句子和段落，从而创建一份总结“正当程序”概念的新文档。换句话说，GAI 可以撰写一份关于“正当程序”的备忘录。它不会列出法院判决或法律评论文章供阅读（除非有特别提示），而是创建一份看似对该主题的精雕细琢的文章。它可能会创建参考文献或脚注，其中看似引用了来源，但这些都是模仿引用，基于引用元素（名称、日期、法院、记者页码等）响应查询的统计概率。
金融服务领域的生成人工智能
监督学习涉及向模型提供标记的训练数据，其中正确的输出是已知的，使模型能够学习输入和输出之间的映射函数。例如，在金融服务领域，监督学习算法广泛用于检测和预防欺诈活动。训练数据将包括欺诈和非欺诈电汇的示例，每个示例都明确标记了各自的类别。随后，对模型进行训练，将这些知识推断到新的、未标记的电汇数据中，并根据学习到的模式对其进行有效分类。监督学习的潜在应用范围非常广泛，扩展到情绪分析等任务，其中文本数据是
大语言模型：经济学家的入门
大语言模型（LLM）是分析文本数据的强大工具，在经济和中央银行应用中具有巨大的潜力。大量文本档案，包括政策声明，财务报告和新闻，为分析提供了丰富的机会。此特殊功能为针对经济学家的LLM提供了可访问的介绍，并为应用研究人员提供了对其使用的实际演练。我们提供了涵盖数据组织，信号提取，定量分析和输出评估的LLMS使用的分步指南。作为例证，我们将框架应用于2021年至2023年之间的60,000篇新闻文章。尽管宏观经济和货币政策新闻很重要，但市场情绪也产生了重大影响。