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关键词识别有监督模型下载_10大关键词汇总(2024年12月最新版)

内容来源：天哥SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-12-03

关键词识别有监督模型

𐟓ˆ公司2向量：企业数据的全新解读 𐟏�š过深入探索企业的非结构化网站数据，我们提出了一种新颖的概念：公司2向量（Company2Vec）。这一模型结合了Word2Vec和降维技术，能够为各个细分行业构建深度公司嵌入，同时完整保留语义结构。 𐟔利用这种独特技术，我们可以直观地挖掘公司与关键词之间的直接关系，为银行等领域提供更详尽的语义商业分析。例如，我们可以轻松找出与某公司最相关的N个关键词。 𐟌Ÿ行业预测是Company2Vec的监督学习应用之一，用于评估这一技术的效果。更令人兴奋的是，Company2Vec提供的公司嵌入可以利用余弦距离进行相似度比较，呈现出比标准行业标签（NACE）更为精细的公司对比结构。 𐟌此外，本研究还展示了基于公司嵌入的K-means聚类方式，进一步展现了与传统行业标签不同的行业分割。为了更好地实践这一技术，文章末尾提出了三种算法，涵盖公司中心、行业中心，以及投资组合中心的同行公司识别方法。 𐟓Š例如，我们可以利用这些公司嵌入进行更精细的语义商业分析，为银行等领域提供更为详尽的数据支持。

如何防范企业财务风险？万科集团的案例研究 𐟌Ÿ 专业：会计学 𐟌Ÿ 题目：企业财务风险的分析——以万科集团为例随着市场经济的快速发展，企业在运营过程中面临着越来越多的风险，尤其是财务风险。这些风险既可能来自外部市场，也可能来自企业内部。加强财务风险管理对企业来说至关重要，它是企业正常运营的保障，也是企业管理和持续发展的基础。房地产行业是一个典型的资本密集型行业，有效地防范财务风险对其具有重要意义。本文以万科集团为例，通过对该集团历年财报数据的研究，运用Z模型分析法、因子分析法、风险指标等方法进行财务风险的识别。探讨了万科集团在日常运营、筹资、投资和现金流等经营活动中存在的风险，并提出了构建企业风险管理信息系统、强化对控制现金流的机制、加强应收账款和存货的管理等应对企业财务风险的建议。关键词：财务风险；房地产企业；资本密集型；Z模型；万科集团参考文献：程启巧. WT地产财务风险评价与控制研究[D]. 湖南大学, 2014. 杨倩. 中国房地产上市企业财务风险评价体系研究[D]. 新疆财经大学, 2015. 王荣. 房地产财务风险及防御研究[J]. 中国集体经济, 2017(36): 108-109. 路雨凡. XC房地产企业财务风险控制研究[D]. 华中科技大学, 2018. 张波. H房地产企业财务风险管理研究[D]. 西安建筑科技大学, 2018. 戚家勇, 蔡永斌. 房地产上市企业财务风险评价研究[J]. 财会通讯, 2018(26): 114-118. 苗雨君, 史书苑. 房地产行业上市企业财务风险分析——基于Z-score模型[J]. 江苏商论, 2018(10): 94-96+103. 黄莉. 基于因子-时间序列分析的房地产上市公司财务风险识别与防范研究[D]. 青岛科技大学, 2018. 郑萌萌. 我国现代房地产企业的财务风险研究——以万科集团股份有限企业为例[J]. 广西质量监督导报, 2019(09): 130-132. 黎建欣. 互联网企业的财务风险分析与控制研究[D]. 广东外语外贸大学, 2019. 张留稳. 浅析中国房地产企业财务风险问题分析及控制措施[J]. 现代经济信息, 2019(20): 176-177.

为构建中国投资者情绪指数，我们采集某论坛投资者对股市展开讨论的帖子作为基础的文本数据，我们的目标是将这样的非结构化文本数据转化为结构化的可以反映散户投资者情绪的数值。构建过程可以分为四个步骤。作为有监督的机器学习案例，首先需要获得后续计算情绪指数的训练集，而这就涉及如何标注文本中的情绪。为此，构建指数的第一步需是随机抽取部分帖子，人工阅读帖子内容，挑选帖子中的情感关键词并标注帖子的情绪类别。第二步是对网络论坛的帖子数据进行文本预处理。采用文本分词技术将帖子内容切割成一个个词语，并过滤掉停用词、标点符号和数字;之后采用词向量表示技术将帖子中的词语表示成向量，并进一步将帖子内容转化为向量或矩阵。第三步则采用词典法和机器学习、深度学习等方法，训练最优模型，并计算单个帖子的情绪值。第四步是汇总单个帖子情绪，构建市场层面的投资者情绪指数。

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

申论备考秘籍：短期提升的实用方法大多数人备考行测的时间远多于申论，这并不奇怪，因为行测的知识点确实很多。但申论也不能忽视，掌握正确的方法，即使是短期备考也能取得不错的成绩！ 𐟌Ÿ 申论高分的秘诀在于“抄”，这并不是简单地复制粘贴，而是要求你理解材料后进行整合归纳。概括归纳也有一些技巧可以运用。 𐟓š 申论答题技巧： 𐟓 概括题公式概括题 = 原文关键词 + 主干；归纳题 = 概括 + 小标题概括题是最简单的题型，通过阅读材料找出关键点，然后将这些关键词组成句子，这就是答案。注意不要整句或整段地抄写，这样无法体现概括能力。关键词通常具有一些特点，如高频词、强烈语气词、双引号等，这些特点能帮助我们精准识别材料。归纳题可以理解为在概括题的基础上加个小标题。 𐟓 分析题公式分析题 = 含义 + 表现 + 原因 + 影响（正反） + 对策注意三个问题：含义、表现、原因、影响可以全部写，也可以只摘取一个或几个。在勾画材料时要注意，涉及这几方面内容的都要重点阅读，同时提炼关键词。分析题尽量要有对策，哪怕只有一句话。虽然有些分析题不需要对策，但这种题目极少。 𐟓 对策题公式对策题 = 方案 + 执行 + 监督所有的对策都是由这三个方面组成的。申论的对策题有两种出题方式：一种是答案直接从材料中摘抄的，这种题型严格来说不是对策题，而是概括对策题。真正的对策题在材料中能直接参照的资料很少，这就需要用到这个公式了，材料中摘抄的部分要加工后放进公式。 𐟓 应用文公式应用文 = 含义（目的或指导原则） + 表现/原因/影响（意义、危害） + 对策 + 号召含义部分可以是目的或者指导原则，表现可以是现象的罗列，影响一般是经验教训，也就是危害。应用文要特别注意格式问题，掌握常见的应用文种类格式，如演讲稿、宣传稿、会议材料、通知通稿、工作要点、讲话稿等。通过这些公式和方法，你可以快速理解和整合材料，从而在申论考试中取得好成绩！

申论高分秘籍：12天快速提升指南 𐟘†想要在申论考试中脱颖而出？其实，申论的高分秘诀就在于一个字——“抄”！申论的本质在于理解材料后进行整合归纳，这其中有一些实用的小技巧哦~ 𐟔𔦦‚括题公式 𐟌ˆ概括题=原文关键词+主干；归纳题=概括+小标题 𐟑‰概括题是最基础的题型，只需通过阅读材料找出关键点。因此，我们要学会从材料中提取关键词，将这些关键词组合成句子，这就是概括题的答案。 ✅注意哦，概括题千万不要整段整段地抄写，这样无法体现你的概括能力。新手们常常犯这个错误，导致分数不高。 ✅关键词通常有一些明显的特点，比如高频词、强烈语气词、双引号等等，这些特点能帮助我们精准识别材料。 ✅归纳题则是在概括题的基础上加个小标题，简单明了。 𐟔𔥈†析题公式 𐟌ˆ分析题=含义+表现+原因+影响（正反）+对策 𐟑‰要注意三个方面： ✅含义、表现、原因、影响可以全部写，也可以只选取一部分。 ✅在勾画材料时，涉及这几方面内容的都要重点阅读，并提炼关键词。 ✅分析题尽量要有对策，哪怕只有一句话。当然，有些分析题不需要对策，但这种情况极少。 𐟔𔥯𙧭–题公式 𐟌ˆ对策题=方案+执行+监督 𐟑‰所有的对策都是由这三个方面组成的。申论的对策题有两种出题方式： ✅一种是答案直接从材料中摘抄的，这种题型严格来说不是对策题，而是概括对策题。 ✅真正的对策题在材料中能直接参照的资料很少，这时就需要用到这个公式了。材料中摘抄的部分要加工后放进公式。 𐟔𔥺”用文公式 𐟌ˆ应用文=含义（目的或指导原则）+表现/原因/影响（意义、危害）+对策+号召 𐟑‰含义部分可以是目的或者指导原则，表现可以是现象的罗列，影响一般是经验教训，也就是危害。 ✅应用文要特别注意格式问题，标题一定要有；上行文要有落款，下行文要有称谓。 ✅掌握几种常见的应用文种类，比如演讲稿、宣传稿、会议材料、通知通稿、工作要点、讲话稿等。掌握这些公式和技巧，申论高分不再是梦！加油，小伙伴们！𐟒ꀀ

专升本最难的不是学习，而是... 专升本的过程就像是在补一个破裤子，大裤裆上漏了无数个洞，冬天的风呼呼地往里灌。升本人们辛勤地补啊补啊，但总是补不完，补了这个漏那个。技术不过关，补完这个漏那个。但即便如此，他们依然会在天不亮的早晨爬起来继续学习，背了忘的单词不断地循环背诵。因为他们明白，努力有多重要！基础不好，就拼命学；时间不够，就早起加熬夜；效率不高，就放下手机，放下一切干扰备考的东西。专升本想上岸，不仅仅是靠能力，还需要高度的自律和坚定的信念。因为没有人鞭策你，只能靠自己，在没有人监督的情况下持续努力。没有人会真正完全站在另一个人的角度来共情，一次次崩溃、内耗、焦虑都只能自己慢慢消化。而能解决焦虑的最好办法就是坚持不懈的努力。专业课需要背的先去理解，理解不了就记关键词，然后用自己的话串联关键词。背不会的单词抄到便利贴上，贴到一个时时能看到的位置。各题型的技巧先听沈佑通关课少走弯路，听过后刷对应的题训练，错题当天搞定。一周结束把错题汇总成套题再做一遍。一些固定搭配沈佑总结好了，跟着单词一起背。作文直接背模版，还有开头结尾的万金油句子、高级的替换词。再次模拟考试的时候就能轻松拿捏！黎明之前是黑暗的，但我想给各位升本人说，这就是以经历几千次的应试考试而已，不要太过焦虑。胡思乱想对备考没有任何实质性的帮助。你一直焦虑其实就是变相的给竞争对手让路。有错题、背过之后忘都是正常的。试试换一种积极的心态备考，坚持学到考试那天你就已经成功80%了！你自己不倒，别人想推都推不倒；你自己不想站起来，别人扶也扶不起来。能让你扬眉吐气的只有自己，你的独立和强大，你学到的知识和技能，才是你最大的归宿和荣光！何必惧怕前方山高路险，你一定会成功！！

考研必备APP推荐：你还在等什么？ 𐟔” 学习类APP 考研帮这个APP简直是考研党的福音！里面有考研百科、院校专业导师信息、往年分数线、录取情况、报录比、导师信息以及各种考研经验分享，简直是应有尽有。小破站小破站上有很多免费的考研视频课程，比如考研数学、英语、政治，还有一些考研经验分享，绝对值得一看。知乎知乎上有很多关于考研的讨论和经验分享，有什么不懂的直接搜关键词就行，大家都在这里互相帮助。慕课APP 这个APP汇聚了各大高校的开放课程，资源非常丰富。如果你是跨考的同学，强烈推荐你搜搜看有没有你目标院校和专业的课程。喜马拉雅APP 喜马拉雅上有很多考研政治和英语的音频课，比如腿姐的政治课。另外还有一些深夜电台助眠节目，特别适合失眠的同学。 𐟔” 工具类APP 超级计算器APP 这是一款网易出品的计算器APP，功能非常强大，计算速度也很快！特别推荐给考数学的同学，可以进行高级运算。番茄TODO 这个APP可以帮助你在考研期间戒手机，集多种功能于一身，包括监督玩手机、制定睡眠计划、手机使用统计、白噪音等。你可以把它当作是一个时间管理神器，提高自制力和专注力。扫描全能王APP 这是一款全能的文字识别扫描工具，特别适合爱记笔记的同学。考研资料多又厚，每天带去带去太累了，而扫描王可以轻松解决这些问题。 XMind思维导图这是一款用来制作思维导图的软件，做思维导图最大的好处就是可以快速梳理记忆和理清思路。考研知识点多而复杂，运用思维导图可以事半功倍。 ▶ 考研资料推荐政治肖秀荣1000题，肖四肖八，yyds！英语：单词书《考研词汇闪过》，背诵有重点还省时间；真题书《考研真相》，逐词逐句讲阅读理解和语法讲解，非常适合基础入门。

大模型对抗性攻击：如何提升模型安全性？ 𐟔 背景介绍随着深度学习技术的不断发展，大型语言模型在许多领域取得了显著成就。然而，这些模型的安全性问题也引起了广泛关注。对抗性攻击是一种潜在的威胁，可能会绕过模型的安全防护，导致不安全的输出。OpenAI的研究人员Lilian Weng对针对大型语言模型的对抗性攻击方法进行了全面综述。 𐟔 攻击类型 Token操纵攻击：这是一种黑盒攻击方法，通过同义词替换、随机插入删除等方式进行攻击。基于梯度的攻击：这是一种白盒攻击方法，依靠梯度信号寻找最优攻击。越狱提示：利用提示语绕过模型内置的安全性，属于黑盒攻击。人工对抗生成：通过人工构造攻击样本，辅助分析关键词对结果的影响。模型对抗生成：训练对抗模型来攻击目标模型，关键挑战包括稳定性和样本多样性。 𐟔 重要结论对抗攻击是大型语言模型面临的重要威胁之一，需要更多工作来提升模型的对抗鲁棒性。防御方法需要在不损害模型质量的前提下产生效果。攻击样本的收集可以用来评估模型安全性。人类参与和模型自攻击都可产生高质量攻击样本。 𐟔 防御方法监督学习：通过标注数据来提升模型的安全性。强化学习：利用强化学习技术来训练更安全的模型。对抗训练：使用对抗性攻击样本进行训练，以提高模型的鲁棒性。数据清洗：对输入数据进行清洗，去除潜在的攻击性内容。 𐟔 未来展望随着技术的不断发展，对抗性攻击和防御方法也将不断更新。未来的研究将更加关注如何有效地提升模型的对抗鲁棒性，确保大型语言模型在各种场景下的安全行为。

多模态融合的五大创新策略 1️⃣ 动态融合策略：通过注意力机制，可以开发动态融合策略，以适应不同的任务和数据集。例如，可以设计一个算法，根据当前任务的需求和输入数据的特性，动态地调整不同模态间的融合方式。这种方法可以使模型在处理多模态数据时更加灵活和高效。 2️⃣ 跨模态自注意力机制：为了更有效地融合不同模态的数据，比如图像和文本，可以采用跨模态的自注意力机制。这种机制允许模型在不同模态之间自动学习和调整注意力的分配，从而更好地理解不同模态之间的关联。例如，模型可以学习在处理图像-文本配对任务时，如何将关注点从图像的某个特定区域转移到相关的文本片段上。 3️⃣ 时空注意力模块：在处理视频和音频等时序数据时，结合时空注意力模块可以显著提高性能。这种模块不仅关注于时间序列中的不同时间点，还关注于空间上的不同区域，从而能够更全面地捕捉和融合时空信息。 4️⃣ 层级化注意力模块：在处理具有复杂结构的多模态数据时，引入层级化注意力模块可以是一种有效的策略。这种方法通过在不同层级上设置不同的注意力模块，能够更细致地捕捉和融合来自各个模态的信息。例如，在视觉问答任务中，模型可以首先关注图像的某个区域，然后将其与问题中的关键词进行关联。 5️⃣ 利用对比学习和注意力机制：对比学习已被证明是一种强大的自监督学习方法。将对比学习与注意力机制结合，可以进一步提升多模态融合的性能。例如，可以设计一个模型，它通过对比学习来学习区分匹配和不匹配的多模态输入对，同时利用注意力机制来更好地捕捉和融合匹配输入对中的相关信息。

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