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nlpl的关键词新上映_nlp沟通的五个层次(2024年12月抢先看)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-04

nlpl的关键词

6款自媒体工具，让你的内容创作更高效！ 𐟎‰ 想要让你的自媒体内容脱颖而出？这里有6个强大的工具，从写文章到短视频制作，一应俱全，而且都是免费的！𐟎‰ 1️⃣ Friday AI：智能写作伙伴 𐟤– Friday AI 是一个由顶尖NLP技术团队开发的智能写作平台。只需输入指令，即可生成多语种、多种语言风格和内容模版的爆款文章。写文章大纲：输入关键词，自动生成多个大纲。自动取标题：输入关键词和标题数量，生成10个以内标题。短视频脚本大纲：输入关键词，自动生成超过100字的清晰脚本。 2️⃣ 配音鱼：声音魔法师 𐟎䠦‰“开痘印，搜索“配音鱼”，进入小程序，输入文字，即可开始配音。让你的文字活起来！ 3️⃣ 抖几句：短视频剧本库 𐟎젩€‚合痘印老铁站短视频自媒体。拥有15万多条剧本素材，各种类型应有尽有。还有免费剧本可供下载，模仿或调整，轻松拍摄。 4️⃣ 剪映电脑版：视频编辑神器 ✂️ 剪映电脑版提供两个必备功能：美颜瘦脸和一键识别字幕。导入视频后，先美颜，再剪辑分割视频，节省工作时间。 5️⃣ LICE Cap：动态画面录制 𐟎堌ICE Cap 体积小、轻量级、使用简单。可以直接录制GIF动画图片格式，并随意改变录屏范围。 6️⃣ 巨量算数：关键词热度查询 𐟔堦ƒ𓨦知道关键词的火热度？巨量算数可以帮你。输入关键词，点击关联分析，查看相关词。点击“创作指南”，了解痘印最近最火的关键词和相关视频。 𐟚€ 这些工具将大大提升你的自媒体创作效率和质量，赶快试试吧！

五大AI论文工具，提升写作效率！ 1⃣️ Jasper AI 𐟌Ÿ Jasper AI以其强大的文献综述功能而闻名。它能够快速搜索并整理相关领域的学术文献，并根据用户输入的关键词或主题生成详尽而准确的综述内容。这对于需要进行背景调研和引用其他研究成果的论文撰写非常有帮助。 2⃣️ HiveMind 𐟌Ÿ HiveMind的应用场景非常广泛，从简单的在线问答到复杂的科研项目都能应对。它卓越的NLP算法可以帮助用户筛选论文主题、生成大纲和内容，整个学术性论文过程都能得到它的支持。 3⃣️ Ryter AI 𐟌Ÿ Ryter AI的使用非常简单。用户只需输入论文主题或关键词，并选择文章类型（如研究论文、综述、报告等），Ryter AI就会生成一个初步的框架和结构。这个框架包含了各个部分的标题和段落提示，帮助用户组织思路和展开内容。 𐟌Ÿ 除了提供框架之外，Ryter AI还具备自动补全功能。当用户开始输入一段话时，它会根据上下文自动补全下一句话，并给出多个选项供用户选择。这样可以大大减少写作过程中的思考时间，并提高文章的流畅度和连贯性。 4⃣️ ChatGPT ChatGPT是OpenAI开发的一款AI写作工具，它可以生成连贯、有深度的文章，极大地提高了写作效率。 5⃣️ HubSpot 𐟌Ÿ HubSpot的AI Content Writer是一个由AI驱动的文案工具。通过输入一个简单的提示或主题，内容AI工具会生成一个有吸引力的、经过研究的、量身定做的内容初稿供您使用。 𐟌Ÿ 除此之外，HubSpot为商科学生专门制定了各种各样的模版，只需要输入主题，即可立即生成主题相关的文章、PPT、商业计划等等！

𐟔AI营销必备：26个关键词解析 𐟒᤺𚥷妙𚨃𝩢†域术语繁多，对于营销人来说，掌握这些关键词至关重要。以下是26个AI营销必备关键词及其解析： 1️⃣ 人工智能（Artificial Intelligence）𐟤– 2️⃣ 人工智能生成内容（AI-Generated Content, AIGC）𐟓– 3️⃣ 机器学习（Machine Learning）𐟓ˆ 4️⃣ 深度学习（Deep Learning）𐟧 5️⃣ 神经网络（Neural Network）𐟕𘯸 6️⃣ 训练集（Training Set）𐟓š 7️⃣ 过拟合（Overfitting）❌ 8️⃣ 欠拟合（Underfitting）❌ 9️⃣ 迭代（Iteration）⏳ 𐟔Ÿ 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）𐟗㯸 1️⃣1️⃣ 强化学习（Reinforcement Learning, RL）𐟒ꊱ️⃣2️⃣ 大语言模型（Large Language Model, LLM）𐟗㯸 1️⃣3️⃣ 计算机视觉（Computer Vision, CV）𐟑€ 1️⃣4️⃣ 迁移学习（Transfer Learning）𐟓š 1️⃣5️⃣ 模型蒸馏（Model Distillation）𐟔 1️⃣6️⃣ 分布式训练（Distributed Training）𐟒𛊱️⃣7️⃣ 个性化推荐（Personalized Recommendation）𐟎️⃣8️⃣ 协同过滤（Collaborative Filtering）𐟤 1️⃣9️⃣ 动态定价（Dynamic Pricing）𐟒𐊲️⃣0️⃣ 需求预测（Demand Forecasting）𐟓Š 2️⃣1️⃣ 聊天机器人（Chatbot）𐟤– 2️⃣2️⃣ 实时竞价（Real-Time Bidding, RTB）⚡ 2️⃣3️⃣ 点击率预测（Click-Through Rate Prediction）𐟎️⃣4️⃣ 聚类分析（Clustering Analysis）𐟓Š 2️⃣5️⃣ 营销自动化（Marketing Automation）𐟚€ 2️⃣6️⃣ 人工智能价值对齐（AI alignment）✅ 掌握这些关键词，让你在AI营销领域更加游刃有余！𐟒𜢜耀

一文带你全面了解舆情监测系统随着互联网的快速发展，舆情监测系统已经成为许多企业和机构必备的工具。本文将带你深入了解舆情监测系统的应用场景和技术架构，以及其核心功能。 𐟔 舆情监测系统的本质舆情监测系统本质上是一个数据监测系统，专注于快速和准确地推送相关信息。它主要基于网络爬虫技术，类似于百度的搜索机制，用于收集网络上的文本内容。 𐟓š 文本识别与分析收集到的文本内容需要通过NLP（自然语言处理）算法进行分析。常用的工具包括Elastic search，适合数据量不大（亿级左右）的情况。当数据量达到10亿级别时，建议使用大数据架构。 𐟔 专题监测专题监测是舆情系统的高频功能，用于配置监测范围。通常需要三种词的配置：主体词、相关关键词和排除词。主体词是指监测主体，相关关键词是与主体词相关的关键词，而排除词则是需要过滤掉的词。为了方便用户使用，可以进行词库构建，实现相关词推荐。 𐟓ˆ 舆情趋势分析舆情趋势分析是另一个高频功能，用于实现相关信息的总览。它解决的是信息采集后更好的触达问题。不同信息具有不同的传播属性、来源属性和信息特征，因此在预警层面需要进行基于来源、作者、传播量、相关性、信息正负面程度的配置。系统需要具备多种触达方式，如产品页面推送、手机短信、邮箱预警、微信推送、电话等。 𐟓Š 数据报告与预警由于舆情系统提供的数据主要是呈现目的，而实际使用系统和进行舆情决策的用户通常不是同一个人，因此系统需要具备数据报告功能。用户可以通过信息简报、周报、月报等方式进行数据导出和转发。 𐟌 舆情系统的应用领域舆情系统不仅用于互联网信息的定向监测，还可以衍生出内容安全、商业情报、口碑监测、竞品监测等领域。在网络安全中，内容安全是其中一个重要赛道，许多内容安全的解决方案实际上与舆情监测技术流程相同，只是侧重点不同。内容安全解决的是内容合规问题，而舆情监测则是解决重点信息监测预警的问题。通过以上介绍，你可以更好地了解舆情监测系统的实际应用场景和技术架构，以及其核心功能。

舆情分析系统，毕业新作！ 𐟓š 引言在当今信息爆炸的时代，网络舆情分析成为了理解公众意见和预测社会趋势的关键工具。本毕业设计项目旨在构建一个基于Django框架和Python语言的网络舆情分析系统。该系统能够自动化地收集、处理和分析网络上的海量数据，为决策者提供实时、准确的舆情报告。系统主要关注社交媒体和新闻网站等平台的数据抓取，利用自然语言处理技术进行情感分析、主题挖掘和趋势预测，帮助用户洞察公众情绪和关注焦点。 𐟒𛠦Š€术栈后端: Django（用于构建RESTful API）数据处理: Python（集成NLP库如NLTK、spaCy、TextBlob）数据存储: PostgreSQL（数据库管理）前端: React（可选，用于构建直观的用户界面）爬虫: Scrapy（数据抓取）机器学习: scikit-learn（情感分析与分类） ✏️ 功能模块设计数据采集模块：利用Scrapy框架从指定的社交媒体和新闻源自动抓取文本数据，支持定时任务和增量更新，确保信息的时效性和全面性。数据预处理模块：清洗采集到的原始数据，去除无关字符、停用词，进行词干化和分词处理，为后续分析准备干净、结构化的数据集。情感分析与主题建模模块：采用自然语言处理技术对文本进行情感评分，识别正面、负面或中立情绪；同时运用主题建模算法如LDA，揭示讨论的主要话题和趋势。可视化与报告模块：通过Django和React构建的前端，提供交互式仪表板，展示情感分布、热点话题、关键词云等图表；支持生成定制化的分析报告，便于用户快速了解舆情概览。 𐟓’ 总结本项目融合了Web开发、数据科学与人工智能领域的先进技术，旨在打造一个高效、智能的网络舆情分析平台。通过自动化流程减少人工干预，提高分析效率和准确性，为政府机构、企业及研究组织提供有力的数据支持。该系统不仅能够实时监控网络动态，还能深入挖掘数据背后的含义，助力决策者做出更明智的选择。

京东下拉框搜索词优化技巧，提升店铺曝光京东的下拉框搜索词推荐机制其实挺复杂的，它不仅仅是一个简单的关键词匹配。这里面涉及到很多因素，包括用户的搜索历史、点击率、搜索引擎的算法，甚至还有一些人工干预。下面我来详细说说这些因素是怎么影响下拉框搜索词的。用户行为数据 𐟓Š 搜索历史：京东会记录你之前的搜索行为，然后根据这些历史数据给你推荐类似的搜索词。比如说，你之前搜过“手机”，那么下次再输入“手”的时候，京东就会推荐“手机”给你。点击率：那些点击率高的词汇会优先出现在下拉框中。也就是说，如果你经常点击某个关键词，那么这个关键词就会更频繁地出现在下拉框里。搜索引擎算法 𐟧 关键词匹配：当你输入部分关键词时，京东的搜索引擎会即时匹配出相关的热门搜索词。比如说，你输入“苹果”，系统会自动匹配出“苹果手机”、“苹果电脑”等热门搜索词。自动补全：京东还使用了自然语言处理（NLP）技术，对用户输入的词进行自动补全，提供准确的搜索建议。比如说，你输入“苹”，系统会自动补全为“苹果手机”。人工干预 𐟑劥…𓩔推广：商家可以通过付费推广的方式，让自己的商品关键词出现在下拉框的推荐位置。这样一来，更多的用户就能看到你的商品关键词，提高曝光率。黑名单管理：京东会对一些不符合规范的词汇进行屏蔽，确保推荐词的合法性和用户体验。比如说，一些违规的关键词就会被屏蔽掉。如何刷京东下拉框的关键词 𐟤” 刷京东下拉框的关键词，通常指的是通过某些手段让特定的关键词出现在下拉框的推荐位置。虽然这种行为在某些情况下可能被视为不道德或违反平台规定，但其基本方法通常包括：大量搜索：通过大量的搜索行为，人工制造某些关键词的搜索热度，使其成为热门搜索词。比如说，你不断地搜索某个关键词，系统就会认为这个关键词很热门。点击率提升：通过组织大量用户点击特定的关键词搜索结果，提高其点击率和排名。这样一来，这个关键词就会更频繁地出现在下拉框里。付费推广：合法的方式是通过京东的付费推广服务，将特定关键词设置为推荐词，增加其曝光机会。比如说，你花钱让京东把你的关键词放在推荐位置。总的来说，刷京东下拉框的关键词虽然有一定的效果，但也要注意方法和道德底线。毕竟，任何违规操作都可能带来不必要的麻烦。希望这些信息对你有帮助！

免费GPU资源推荐及学习计划分享 𐟓š 最近我打算深入学习一下并行计算和区块链相关的知识。由于自己懒得配置环境，同时又需要一些GPU计算资源，所以我找到了一些可以即时使用的免费GPU资源，分享给大家。免费GPU资源推荐 𐟌 Google Colab T4 16G显存：单次最长运行12小时，支持GPU和TPU。阿里云天池TCC V100 16G显存：单次最长运行24小时，配置为8c32g。 Kaggle Notebook：支持P100 16G显卡，每周使用时长为43小时。使用方法 𐟛 ️ 使用这些资源其实很简单，只需在搜索引擎中输入对应的关键词+GPU，就能找到详细的使用教程。整个配置过程只需几分钟，非常方便。学习计划 𐟓… 我最近在斯坦福大学的CME213网课上学习并行计算，同时也在啃区块链的相关课程。以前入门深度学习和CV时看了CS 231n，入门NLP时看了CS 224n，现在又加上CME 213，感觉自己已经白嫖了四门斯坦福的高质量网课。量化交易 𐟓ˆ 虽然量化方面的学习暂时搁置了，但我会开始买一些基金，当作交学费，近距离感受一下交易市场，同时也给自己一个了解市场信息的窗口。区块链学习 𐟔 区块链的学习计划是跟着课内进度进行，再配合自己看一些博客。一直以来都在听闻“web3”、“元宇宙”、“电子货币”这些名词，热度很高，被称为互联网的新增量。但作为一个科班出身的人，我还没有认真系统地了解过它们到底是什么。现在趁这个机会，好好研究一下密码学和区块链的基础知识。总结 𐟓 如果你在学习过程中发现自己有“豁然开朗”的感觉，不妨写一些笔记记录一下学习过程。希望这些资源和学习计划能对你有所帮助！

SEM&ANN，心理学新宠！最近几年，结构方程模型（SEM）和人工神经网络（ANN）在SSCI/SCI收录的心理学论文中呈现上升趋势。特别是CHB期刊（SSCI中科院一区，心理学顶刊），广泛收录了各个领域的结构方程和人工神经网络论文。该刊无版面费，审稿周期不定，快的有4个月就发表了。主要考察受试者在计算机中的行为测量。 𐟓š 刊物名称：Computers in Human Behavior （SSCI中科院JCR双一区，影响因子：9，心理学顶刊） 𐟓Š 方法：结构方程模型（SEM）-人工神经网络（ANN）-自然语言处理（NLP） 𐟎☧›š您愿意在电竞直播期间购买虚拟礼物吗？主播特征和文化特征 𐟔 关键词：虚拟礼品，电竞直播，主播特征，文化特征，驱动机制，Howard-Sheth 模型 𐟓š 相关领域：管理学、心理学、设计学、教育学、SSCI、SCI、SEM、人工神经网络、论文辅导、研究生、用户体验、社交机器人、用户行为、中科院一区

冷启动召回技术：从类目到聚类，曝光新物品新物品刚发布时，如何快速获得曝光？通常，我们可以通过物品的生命周期来划分不同的召回方法。以下是两种基于内容的召回方式：类目召回 𐟓š 许多公司和平台都会维护用户画像，记录用户的人口属性和兴趣标签。通过分析用户的点击和交互行为，可以推断出用户感兴趣的二级类目和关键词。当新物品发布时，NLP算法会自动为其打上类目和关键词标签。这些标签可以用于召回，即建立从类目到物品的索引，并按发布时间倒排。新物品会排在最前面。当用户发起推荐请求时，系统会查看用户画像，取回用户感兴趣的类目，然后利用“类目-物品”的索引，取回每个类目下最前面的n个物品。例如，如果用户感兴趣的类目是美食探店、职场行业和大学教育，那么类目召回通道会取回3n个物品。然而，类目召回有两个主要缺点：个性化较弱：类目召回本质上是匹配用户画像类目和物品类目，个性化程度较低，召回不够精准。窗口期短：类目召回只对刚刚发布的新物品有效。由于“类目-物品”索引按发布时间倒排，几十分钟后，新物品就排不到前面，也就没有机会通过这条通道曝光。聚类召回 𐟓Š 聚类召回假设如果用户喜欢一个物品，那么他会喜欢内容相似的物品。例如，如果用户点赞了一篇关于汽车的笔记，系统可以推荐更多类似的汽车笔记。多模态内容向量预训练：问题可以转化为如何基于图文多模态内容预训练一个向量，并用于衡量内容的相似度。这涉及到多模态向量表征技术，通过提取图文向量来提取特征。主要问题是如何选取正负样本。如果靠人工标注，成本太大。这时可以根据用户点击行为（协同过滤）判断两个物品是否相似。聚类索引：当一个新物品发布时，用多模态神经网络计算向量表征，然后与n个cluster中心向量计算余弦相似度，寻找最相似的cluster集群，添加到聚类索引上，排在物品列表的最前面。线上召回：线上召回的逻辑是“用户-交互过的物品-cluster-前n个物品”。这样可以通过聚类召回方式为新物品提供曝光机会。通过这两种方式，可以有效提升新物品的曝光度和用户发现的机会。

Python舆情分析，毕业新作！ 𐟓š项目背景在当今信息爆炸的时代，网络舆情分析成为了解公众意见和预测社会趋势的关键工具。本项目旨在利用Django框架和Python语言构建一个网络舆情分析系统，旨在自动化收集、处理和分析网络上的海量数据，为决策者提供实时、准确的舆情报告。该系统主要关注社交媒体和新闻网站等平台的数据抓取，通过自然语言处理技术进行情感分析、主题挖掘和趋势预测，帮助用户洞察公众情绪和关注焦点。 𐟒𛦊€术栈后端：Django（用于构建RESTful API）数据处理：Python（集成NLP库如NLTK、spaCy、TextBlob）数据存储：PostgreSQL（数据库管理）前端：React（可选，用于构建直观的用户界面）爬虫：Scrapy（数据抓取）机器学习：scikit-learn（情感分析与分类） ✏️功能模块设计数据采集模块：利用Scrapy框架从指定的社交媒体和新闻源自动抓取文本数据，支持定时任务和增量更新，确保信息的时效性和全面性。数据预处理模块：清洗采集到的原始数据，去除无关字符、停用词，进行词干化和分词处理，为后续分析准备干净、结构化的数据集。情感分析与主题建模模块：采用自然语言处理技术对文本进行情感评分，识别正面、负面或中立情绪；同时运用主题建模算法如LDA，揭示讨论的主要话题和趋势。可视化与报告模块：通过Django和React构建的前端，提供交互式仪表板，展示情感分布、热点话题、关键词云等图表；支持生成定制化的分析报告，便于用户快速了解舆情概览。 𐟓’总结本项目融合了Web开发、数据科学与人工智能领域的先进技术，旨在打造一个高效、智能的网络舆情分析平台。通过自动化流程减少人工干预，提高分析效率和准确性，为政府机构、企业及研究组织提供有力的数据支持。该系统不仅能够实时监控网络动态，还能深入挖掘数据背后的含义，助力决策者做出更明智的选择。

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