当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

文本向量化前沿信息_文本向量化的具体方法(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

文本向量化

𐟓š 构建实时文档智能助手：开源技术赋能 𐟚€ 探索开源技术的力量，我们带来了一款基于 Streamlit 开发的文档管理和智能问答应用。它不仅开源，而且部署简单，支持本地化部署，确保数据安全。 𐟓‚ 核心功能亮点：文档上传：轻松上传 PDF 文件并预览。文本向量化：将文档内容转换为向量嵌入，为智能问答打下基础。智能问答：利用向量检索技术，提供精准的文档智能问答服务。 𐟛 ️ 技术架构一览：前端框架：Streamlit，让应用界面更加友好。向量模型：HuggingFace BGE Embeddings，提供强大的向量表示。向量数据库：Docker 部署的本地 Qdrant，确保数据高效处理。大语言模型：LLaMA 3.2，通过 Ollama 运行，提供智能问答支持。文档处理：UnstructuredIO 库，专为处理 PDF 文件设计。应用编排：LangChainAI 框架，优化应用流程。 𐟌 应用场景广泛：文档智能检索：快速找到所需信息。知识库问答：构建专属知识库，提供问答服务。文档内容分析：深入分析文档，提取关键信息。智能客服系统：打造智能客服，提升服务效率。 𐟔砦— 论你是知识管理者、开发者还是数据分析师，这款应用都能为你提供强大的支持。立即体验，让文档管理变得更加智能和高效！

𐟓š自然语言处理项目全攻略𐟚€ 𐟔探索自然语言处理（NLP）的奥秘，从实体识别到信息抽取，再到文本分类与情感分析，一应俱全！ 𐟓–知识图谱： - 实体识别：精准识别文本中的实体，如人名、地名等。 - 信息抽取：从文本中抽取关键信息，如时间、地点等。 - 文本分类：根据文本内容，自动分类到指定类别。 𐟓ˆ事件图谱： - 事件检测：发现文本中的事件，如信息检索、自动文摘。 - 事件抽取：进一步提取事件的详细信息。 - 因果推理：探索事件之间的因果关系。 𐟤–智能问答： - 问答pipeline：构建基于知识图谱的问答系统。 - 问答知识库构建：通过检索和LLM技术，实现智能问答。 ❤️情感分析： - 基于工具情感分析：利用SnowNLP、TextBlob等工具包，轻松打情感分值和标签。 - 基于机器学习情感分析：运用贝叶斯、SVM等集成学习方法，深入挖掘情感信息。 - 基于深度学习模型情感分析：借助CNN、LSTM、BERT等强大模型，实现精准情感识别。 - 基于文本向量化情感分析：通过word2vec、CountVectorizer等技术，将文本转化为向量，进而分析情感。

华人团队发明读心术，脑电波转文字新突破 𐟎‰ 华人科学家团队研发出一种名为DeWave的革命性技术，能够在不使用侵入式设备或MRI的情况下，直接将脑电波转化为文本。这项技术由悉尼科技大学的Yiqun Duan领导，来自H(Human-centric)AI研究中心，专注于机器智能和脑机接口的研究。 𐟒᠄eWave的核心在于引入了“离散码本”的概念。通过向量化编码器，连续的脑电图信号被转换为离散形式，并与词汇进行对齐。接着，研究团队将离散化的数据输入Transformer编码器，生成上下文语义融合的向量表示。 𐟓š 为了训练DeWave，研究团队使用了BART大模型，将向量化文本信息作为监督数据，对模型进行训练。新的信号解析过程也类似——先进行离散化和向量化编码，然后用BART进行解读，最终得到文本信息。 𐟔 为了增强DeWave的解码性能，研究团队还通过正负样本对编码进行调节，使解析出的语义更接近目标文本词向量。 𐟌 DeWave虽然不是最早实现脑电波解码的技术，但它首次实现了非侵入且无需MRI的脑电波-文本转换。如果能够规模化应用，这项技术将为脑部瘫痪的人群提供交流上的巨大帮助。

𐟓–文本分析法大揭秘𐟔 𐟓š文本分析，这一近年来备受研究者青睐的方法，究竟有何魔力？让我们一起来揭开它的神秘面纱！ 𐟔首先，文本分析是一种深入挖掘讯息内容性质的研究方法。它主要针对由符号或符码构成的信息结构体进行研究，如语言、文字等。这些文本背后，往往隐藏着制作它们的人的立场、观点和利益。 𐟓–在研究过程中，文本分析法善于从修辞、叙事等角度入手，透过表面文字，洞察文本的深层含义。这使得它成为文学、叙事类研究的重要利器。 𐟒ᩂ㤹ˆ，文本分析的理论基础是什么呢？它源于阐释学和人文主义，涵盖了“新批评”法、符号学分析法、叙述学分析法等多种研究取向。这些理论为文本分析提供了坚实的理论支撑。 𐟓接下来，让我们看看文本分析的步骤吧： 1️⃣读取数据 2️⃣分词（中文必做，英文有时无需分词） 3️⃣剔除符号和无意义的停止词 4️⃣字母小写化，词干化处理 5️⃣构建文档词频矩阵 𐟎玲䥤–，文本分析还涉及多种技术手段，如主题分析、内容分析、基于词典的方法、文本向量化以及监督学习和无监督学习等。这些技术各具特色，为研究者提供了丰富的分析工具。 𐟚€总的来说，文本分析法以其独特的魅力和强大的分析能力，在文学、叙事类研究中占据着举足轻重的地位。无论你是研究者还是爱好者，掌握这一方法都将助你一臂之力！

DeepLearning AI 吴恩达Andrew NG新课程：通过Tokenization到向量化了解RAG.的检索优化（Retrieval Optimization: From Tokenization to Vector Quantization）「ai」「程序员」本课程重点介绍检索增强生成 (RAG)，它包含两个步骤：首先，检索器查找相关信息；然后，生成器使用检索到的内容作为上下文来生成响应。你将通过了解Tokenization的工作原理及其对搜索相关性的影响来学习优化第一步（检索器）。此外，你还将学习如何衡量和改进检索质量、速度和内存。 - 了解嵌入模型的内部工作原理以及文本如何转换为向量。 - 了解几个tokenizers（例如字节对编码、WordPiece、Unigram 和 SentencePiece）的工作原理。 - 探索tokenizer面临的常见挑战，例如未知token、特定于域的标识符和数值，这些可能会对您的向量搜索产生负面影响。 - 了解如何通过相关性、排名和分数相关指标来衡量搜索质量。 - 了解基于图的算法“HNSW”中的主要参数如何影响向量搜索的相关性和速度，以及如何调整其参数。 - 试验三种主要量化方法 - 乘积、标量和二进制 - 并了解它们如何影响内存要求、搜索质量和速度。在本课程结束时，你将对标记化功能以及如何优化 RAG 系统中的向量搜索有深入的了解。黄建同学的微博视频

中国首创操作系统级端侧模型发布！ 𐟎‰统信软件今日宣布，中国首款操作系统级端侧模型 UOS LM 正式发布！ 𐟚€该模型面向所有统信 UOS 社区版（deepin V23）用户，通过定向邀约内测进行发布。用户可以添加 deepin小助手申请内测资格。 𐟌Ÿ亮点：本地文档构建知识库通过向量数据库支持语义搜索和向量分析实现问答、翻译、创作等功能 𐟒𛧡줻𖦎訍： 1.5B 模型：内存 2G，GPU 显存 4G，10TOPS 7B 模型：内存 8G，GPU 显存 10G，20TOPS 𐟓š文档处理：提取 txt、docx、xlsx、ppt、pdf 等格式文档文本智能分块向量化计算构建向量索引保存和调用元数据索引文件 𐟛 ️开发者支持： AI 业务插件 (AI-Plugin) AI 接口能力 (DTK AI) AI 模型管理 (Modelhub)

RAG搭建秘籍𐟔妖‡档解析想要从零开始搭建RAG（检索增强生成）系统？其实并不难，但细节决定成败。RAG，也叫文档问答，主要利用LLM大模型在回答问题或生成文本时，先从大量文档中检索出相关信息，然后基于这些信息生成答案或文本。这个过程就像买菜做饭一样简单，但每一步都需要精心准备。开局一张图：上传文档 𐟓‚ 首先，你得先上传文档。RAG是基于文档问答的，没有文档就无从谈起。就像做饭一样，没有食材就做不了饭。内容解析：因地制宜 𐟍𒊤𙰥彤𚆨œ，接下来就是看看菜的种类，选择不同的清洗方法。这个过程就像内容解析，根据文档的类型和内容，选择不同的处理方法。文本预处理：切菜的艺术 𐟔ꊦ𔗥𚆨œ，接下来就是切菜。切菜的方法有很多种，怎么切更入味？这关系到菜的味道。文本预处理也是一样，需要对文本进行分块处理，这关系到后续生成的质量。嵌入向量化：搭配菜谱 𐟓 搭起了灶台生起了火，没菜谱全靠经验来搭配。这个过程就像嵌入向量化，通过算法将文本转化为向量，方便后续的相似度检索。相似度检索：找到最合适的菜 𐟍𓊨€师傅忙碌了许久，炒的腰酸胳膊疼，来了位大官人，大官人想要来个重口味。老师傅望着满厨房的菜，嘿！看到了辣子鸡，最符合重口味了，热吧热吧端上了桌。这个过程就像相似度检索，找到最符合用户需求的文档。文档解析：文本、表格、图像 𐟓‘ 文本解析：将用户上传的文件（pdf、docx、html、txt等格式）中的文本内容识别出来。Python和Langchain提供了很多种方法，这里就不赘述了。表格解析：表格如果不单独处理，按照文本来处理会破坏表格的内在结构。比如这个单元格=A5*H2，文本解析的方法是get不到这个公式的。一些金融财报、制造业、电商的表单往往需要对表格的高精度理解。目前我们用的是微软Azure的document intelligence-layout model-API来识别表单，效果不错。图像识别：在这一步中，图像只需要被识别出来是张图片即可，不用做什么处理。文档解析的第一步就讲完了，是不是很简单？下一篇我们再来聊聊RAG的第二步：文本分块TextSplitter。

如何用MaxKB快速搭建企业知识库？今年，随着AI技术的火热，越来越多的企业开始探索AI在企业内部的落地应用。知识库是其中最具实用价值的AI产品之一，可以帮助企业实现数据私有化部署，降低成本并提高效率。知识库还能通过训练成为企业的“老员工”，在员工培训中发挥巨大作用，同时还能无缝嵌入官网，成为企业的客户小助手。最重要的是，即使是IT小白也能轻松部署使用。 MaxKB介绍 𐟓š MaxKB是一款基于LLM和RAG的知识库问答系统。它专注于知识库应用场景，旨在为企业智能化进程注入新动力，帮助企业实现“提质增效”的目标。知识库管理：MaxKB能够自动化完成知识采集、入库和构建全流程，省去企业大量时间和精力。场景化智能搜索：通过解析用户输入的问题并匹配检索知识库，用户可以快速找到所需答案。回复准确性：MaxKB采用了成熟的LLM+RAG技术，最大限度地降低大模型幻觉对知识搜索准确性的干扰，提高企业对业务数据的分类与召回能力。安全性：MaxKB支持本地部署和调用本地大模型，有效管控企业使用知识库时越级访问的风险，以及公有模型在数据传输方面可能存在的安全隐患。核心优势 𐟌Ÿ 开箱即用：支持直接上传文档和自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化、RAG(检索增强生成)，提供良好的智能问答交互体验。模型中立：支持对接各种大语言模型，包括本地私有大模型（如Llama3/Qwen2等）、国内公共大模型（如通义千问、腾讯混元、字节豆包、智谱A、Kimi等），以及国外公共大模型（如OpenAl、AzureOpenAl、Gemini等）。灵活编排：内置强大的工作流引擎和函数库，支持编排AI工作流，有效满足复杂业务场景下的应用需求。无缝嵌入：支持零编码快速嵌入至第三方业务系统，让已有系统快速拥有智能问答能力，提升用户满意度（目前支持以应用的形式嵌入企微、钉钉、公主号、飞书）。性价比 𐟒𐊍axKB的性价比非常高，开源版免费，专业版2万一套，永久授权。无论是小型企业还是大型企业，都能找到适合自己的版本。总之，借助MaxKB，企业用户可以快速上线业务AI助手，将生成式AI能力应用于业务数据管理、内部资料查询、线上客户服务等领域，优化业务服务流程并切实提升用户体验。

某团RAG系统优化：解决知识检索痛点今天我们来聊聊某团在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统方面的探索和优化。RAG系统旨在通过结合外部知识库和LLMs（大模型）来提升生成效果。 RAG基础概念𐟧 为什么大模型需要外挂知识库？直接用外部知识微调大模型有两个主要问题：一是数据注入效果不佳，二是训练成本过高。 RAG的思路是怎样的？ RAG系统从本地知识文件中读取内容，通过文本分割和向量化，将问句也向量化。然后在文本向量中找到与问句向量最相似的topk个匹配文本，将这些匹配的文本和问题一起加入到prompt中，供LLM生成答案。 RAG的核心技术是什么？核心在于embedding，将知识库片段和用户问题一起作为prompt输入给LLM进行回答。 RAG优化面𐟘늦–‡档切分粒度问题痛点：切分不好把控，担心噪声多或语义信息丢失。解决：采用基于LLM的文档对话架构，分检索和推理两部分。检索部分提高召回率、减少无关信息和速度。将文本组织成二级索引，对关键信息做embedding，并介绍了多种构建关键信息和语义切分的方法。垂直领域表现不佳痛点：模型在垂直领域效果不好。解决：对embedding模型和LLM模型进行垂直领域数据的微调。 langchain内置问答分句效果不佳痛点：文档加工有问题。解决：采用更好的文档拆分方式，改进填充方式，或者对文本分段后总结匹配。召回相关Document问题痛点：如何更多召回与query相关的Document。解决：考虑Document长度、embedding质量和数量的相互影响，结合ES搜索结果与Faiss结果。让LLM得到高质量response 痛点：如何让LLM基于query和context得到高质量回答。解决：尝试多个prompt模板，用相关语料对LLM进行Finetune。 embedding模型偏差问题痛点：表示text chunks时偏差大，有多语言问题。解决：采用更小的text chunk配合更大的topk，找更适合多语言的embedding模型。不同prompt效果不同痛点：不同prompt可能产生完全不同的效果。解决：需要进行大量尝试。通过这些优化手段，某团的RAG系统在知识检索和生成方面取得了显著提升，为用户提供更准确、更丰富的信息。

TF-IDF+余弦，简单推荐系统今天，我想和大家分享一个非常基础的推荐系统，它基于最基础的NLP技术——TF-IDF。这个系统的主要目的是通过匹配相似主题的文章来推荐内容。推荐系统的核心：TF-IDF和余弦相似度 𐟓Š 推荐系统通常基于多种方式，包括内容、用户行为等。今天，我们重点关注基于文章内容的推荐。例如，如果用户阅读了一篇关于“聚类”的文章，系统应该推送与之主题相似的文章。在实现这个推荐系统时，我们使用了余弦相似度来度量文本之间的相似性。余弦相似度的值在0到1之间，1表示完全匹配，0则表示不相关。在Python代码中，我们使用pandas来加载数据，通过TF-IDF Vectorizer将文章向量化，并计算余弦相似度。推荐文章的函数：recommend_articles 𐟓š 我们定义了一个名为recommend_articles的函数，它基于相似度来推荐文章。这个函数的核心是TF-IDF，它评估了词语的重要性。TF（词频）表示一个词在文档中出现的频率，而IDF（逆文档频率）则表示一个词的稀有程度。通过组合这两个指标，我们可以得到每个词的权重。总结 𐟓 余弦相似度在NLP中用于衡量文本的相似性。它通过测量两个向量之间的角度来代表文档的相似度。而TF-IDF则评估了词语的重要性，其中TF表示词频，IDF表示逆文档频率，它们的组合给出了词的权重。通过这两个技术的结合，我们可以创建一个简单的推荐系统，根据用户的行为和兴趣，推送相似主题的文章。希望这个分享对你有所帮助！

专栏内容推荐

1163 x 457 · png
文本向量化的方法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

700 x 283 · png
融合多粒度信息的文本向量表示模型
素材来自:manu44.magtech.com.cn

1158 x 777 · png
多模态信息抽取系列--预训练模型 Layout LM V3-云社区-华为云
素材来自:bbs.huaweicloud.com
628 x 440 · png
BERT文本向量化（MaxCompute）_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心
素材来自:help.aliyun.com

700 x 470 · png
面向微博短文本分类的文本向量化方法比较研究*
素材来自:manu44.magtech.com.cn
603 x 354 · png
文本向量化（理论篇） - 那少年和狗 - 博客园
素材来自:cnblogs.com

758 x 454 · png
常用文本向量化算法总结与代码实现[词袋/N-Gram/TF-IDF/Word2Vec/Glove/FastText/ELMo/BERT/GPT ...
素材来自:blog.csdn.net
888 x 479 · jpeg
文本向量化表示方法——word2vec - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

673 x 548 · png
【Python自然语言处理】文本向量化的六种常见模型讲解（独热编码、词袋模型、词频-逆文档频率模型、N元模型、单词-向量模型、文档-向量模型）
素材来自:ppmy.cn
555 x 379 · png
NLP - 文本向量化_离线文本向量化插件-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1254 x 599 · png
第3章：中文文本向量化——思想详解_向量文本详细-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 314 · jpeg
文本向量化表示方法——word2vec - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

932 x 578 · png
基于向量检索版+LLM构建对话式搜索_智能开放搜索 OpenSearch-阿里云帮助中心
素材来自:help.aliyun.com
1180 x 591 · png
第3章：中文文本向量化——思想详解_向量文本详细-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

2658 x 1134 · jpeg
知识图谱向量化表示-trans 系列算法
素材来自:zhihu.com

971 x 783 · png
文本向量化介绍-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
2530 x 1236 · jpeg
文本向量化表示——词袋模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 337 · png
文本向量化的六种常见模式_模型_词语_信息
素材来自:sohu.com

1507 x 395 · png
文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

600 x 275 · jpeg
文本向量化表示方法——word2vec - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

919 x 337 · jpeg
文本向量化的六种常见模式-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 350 · jpeg
文本向量化表示方法——word2vec - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
612 x 272 · png
NLP学习（八）文本向量化word2vec及案例实现-Python3实现_文本word2vec分类实例-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

891 x 499 · png
【NLP】一文汇总自然语言处理主要研究方向-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1920 x 1080 · jpeg
文本相似度计算（1）- 文本向量化 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1920 x 1080 · jpeg
文本相似度计算（1）- 文本向量化 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1611 x 734 · png
基于text2vec进行文本向量化、聚类-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

650 x 557 · png
如何利用文本向量化与集成学习实现相似网页分类 | CTF导航
素材来自:ctfiot.com
782 x 716 · png
大前端CPU优化技术--NEON自动向量化_armv8的cpu编译如何neon自动向量化-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

988 x 450 · png
文本向量化介绍-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

3795 x 4677 · jpeg
python自然语言处理-思维导图1 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1176 x 721 · png
基于LangChain-ChatGLM量化后的大模型本地部署_langchain chatglm3-6b 量化后-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1440 x 752 · jpeg
使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 - 百度智能云千帆社区
素材来自:cloud.baidu.com

600 x 362 · jpeg
文本向量化表示——词袋模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 739 · png
内容相关推荐的实践经验 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)