在全球人工智能领域不断发展的今天，包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
但我们希望它能做到更多，比如可以同义替换，不要通篇只会用however，同义替换使用既可以让文章更加高级，又降低了重复率。所以，现在，在AI写作助手的检索框右边的切换按钮，在之前联想模式，精确模式的基础上，增加了同义替换模式：
从 ChatGPT 最初发布算起，虽然大模型的热潮已经持续了一年多，但大部分时间依然停留在学术前沿和技术创新层面，深入具体场景实现产业价值的案例并不多见。
随着信息时代的迅速发展，数据变得愈加庞大和复杂。在这个大数据的时代，企业面临着海量信息的管理和利用挑战。为了更有效地获取并利用数据，企业信息模糊搜索API成为了企业数据智能引擎的一部分，为企业提供了精准的企业列表检索服务。
机器之心专栏 作者：刘凯鹏 本文结合阿里电商业务场景的特点，介绍了阿里在匹配端和排序端的基于深度学习的一些工作。 搜索营销（sponsored search）是目前广告主在互联网上进行数字化营销的主要手段之一，也是机器学习技术在工业界最成功的应用场景之一。在搜索营销的场景下，广告主可以通过出价的方式参与流量分配，平台的主要任务是优化流量分配和计价，实现效率的最大化和生态的健康发展。其中核心的技术问题主要围绕如何高效的分配流量来展开，包括：如何理解用户的意图？如何对用户进行表达？如何对广告进行表达？如何挖掘用
作者简介 胡一川，来也联合创始人和CTO。来也专注于智能对话技术，让每个人拥有助理。此前，胡一川联合创立了影视推荐引擎"今晚看啥"并被百度收购，后加入百度任资深架构师。本科和硕士毕业于清华大学，博士毕业于宾夕法尼亚大学。 一、什么是智能助理 随着智能手机和移动互联网的普及，越来越多原来发生在线下的交互场景，逐渐从线下转移到线上。人们也开始习惯通过在线沟通的方式来获取各种服务：让秘书安排出差的机票和酒店，向英语老师咨询学习中的问题，找旅行达人制定旅游计划等等。类似这样的场景，今天都逐渐从面对面或电话沟通，转移
2018年7月1日上午自然语言处理专场中腾讯知文算法负责人钟黎就NLP、NLU、dialogue等面临的问题，做了其“从0到1打造下一代智能问答引擎”的报告。
本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型，期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型，之后提出了文本匹配技巧提升方案，最终给出了DKG的落地方案。这边主要以原理讲解和技术方案阐述为主，之后会慢慢把项目开源出来，一起共建KG，从知识抽取到知识融合、知识推理、质量评估等争取走通完整的流程。
随着人工智能模型规模不断扩大,如何让这些“大模型”更高效地为用户服务成为重要课题。向量数据库正是在此背景下应运而生的一款数据库,它利用向量来高效地存储和检索模型数据,大大提升了查询效率
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ---- 分享嘉宾：姚婷 腾讯 专家研究员 编辑整理：王惠灵 合肥工业大学 出品平台：DataFunTalk 导读：智能问答是人工智能领域中一个比较受关注的方向，目前广泛应用于各种垂直或综合的搜索引擎、智能客服、智能助手以及智能手机、车载音箱等。本次分享的主题是QQ浏览器搜索中的智能问答技术，主要分为以下几个部分： 1.背景介绍 智能问答在搜索中的应用 搜索中的Top1问答 2.关键技术 搜索问答的技术框架 KBQA：基于知识图谱的问答 DeepQA：基于搜索+机器
检索增强生成简称RAG（Retrieval-augmented Generation），RAG为大语言模型安装了知识外挂，基础大语言模型不用训练，通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候，可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容，从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
当越来越多的AI技术引入运维领域后，我们能憧憬，我们的征途，正驶向星辰大海吗？
大家好，这里是NewBeeNLP。智能问答是人工智能领域中一个比较受关注的方向，目前广泛应用于各种垂直或综合的搜索引擎、智能客服、智能助手以及智能手机、车载音箱等。
机器之心专栏 机器之心编辑部 近年来，互联网环境中的多媒体内容大量增加，如何通过视频文本相互检索，提升用户获取信息的效率，满足不同的用户对多媒体内容的消费需求变得异常重要。随着短视频内容社区的兴起，多媒体内容的创作门槛变低，UGC 内容成为主流，视频文本检索任务面临更加复杂和困难的挑战。本文针对视频文本检索任务提出层次化对比学习的跨模态检索思路，实现了更加高效且精准的视频文本检索方法，目前该论文已经被 ICCV2021 接收。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.15049
在AlphaGo大胜李世石、柯洁之后，人工智能越来越火，智能问答也是其中必不可少的一环。智能问答一般用于解决企业客服、智能资讯等应用场景，实现的方式多种多样，包括简单的规则实现，也可以基于检索实现，还可以通过encoder-decoder框架生成，本文通过几种常见的问答技术，概要介绍了达观数据智能问答相关原理研究。 1 基于规则的智能问答 基于规则的智能问答通常是预先设置了一系列的问答规则，在用户输入一个问题时，去规则库里匹配，看是否满足某项规则，如果满足了就返回该规则对应的结果。如规则库里设置“*你好
通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。
导读：知识图谱工程实践仅仅是迈向智能的第一步。丰富的结构化知识很有用，但是如何将这些符号化的知识融合应用到计算框架中仍然是一大挑战。通过与各类自然语言处理算法或模型结合，由知识驱动的显式事实知识和隐式语言表征，集成语言知识，才能发挥认知智能的威力，推动常识理解和推理能力的进步。
截至今天，全国已经有了200多个大模型，未来新模型的增量和增速将持续放缓，应用侧的比拼会愈发激烈。
在这个数据驱动的时代，我们对于信息的检索和处理速度有着前所未有的需求。尤其是在生成式人工智能（AI）应用领域，如何高效地处理和响应用户的查询成为了技术创新的前沿。本文将介绍如何利用 Elasticsearch 作为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用的缓存层，大幅提升应用性能，减少成本，并确保生成响应的质量。
---- 新智元专栏 来源：阿里妈妈 作者：闫肃，林伟，吴天舒，肖道锐，吴波，刘凯鹏 【新智元导读】阿里妈妈提出一种超出关键词和相关性的搜索框架：电子商务搜索中的个性化广告检索框架。这个新的搜索广告智能检索模型引入用户行为异构图挖掘、机器学习等相关技术，通过模型学习的方式智能构建索引，解决了传统搜索广告检索系统不能解决的种种痛点。论文入选互联网领域顶级国际会议WWW 2018的oral论文，评委一致认为该方法是对传统搜索广告检索框架的重新定义。 论文地址：https://arxiv.org/abs/
谷歌作为全球最大搜索引擎公司，发布过很多有趣项目。近日，谷歌又上线了一个名为“Semantic Experiences”（语义体验）的网站，包含了Talk to Books和“Semantris“两个项目，前者是一款基于人工智能的书籍搜索引擎，用户不用像以往的搜索方式，键入书名，作者等关键词，而是可以用书中的某个句子搜索到目标书籍，而后者是一个基于机器学习驱动的单词联想游戏。这两项功能是基于自然语言文本的理解，而语义理解正是人工智能技术发展的重要方向，谷歌希望通过这两个项目让普通人也能感受最新语义理解和自然语言处理技术的强大能力。此外，谷歌还发布了论文《Universal Sentence Encoder》，详细地介绍了这些示例所使用的模型。并提供了一个预训练语义 TensorFlow 模块。
在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
文本匹配是自然语言理解中的一个核心问题，它可以应用于大量的自然语言处理任务中，例如信息检索、问答系统、复述问题、对话系统、机器翻译等等。这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配，对话系统可以归结为前一句对话和回复的匹配，机器翻译则可以归结为两种语言的匹配。
在人工智能时代，向量数据库已成为数据管理和AI模型不可或缺的一部分。向量数据库是一种专门设计来存储和查询向量嵌入数据的数据库。这些向量嵌入是AI模型用于识别模式、关联和潜在结构的关键数据表示。随着AI和机器学习应用的普及，这些模型生成的嵌入包含大量属性或特征，使得它们的表示难以管理。这就是为什么数据从业者需要一种专门为处理这种数据而开发的数据库，这就是向量数据库的用武之地。
您已经听说过有关生成式人工智能（AIGC）的炒作。在整个经济领域，从医疗保健到金融，从零售到政府机构，组织都在寻找利用它的方法。似乎每位首席执行官都希望尽快推出应用程序。
问答系统是自然语言处理领域一个很经典的问题，它用于回答人们以自然语言形式提出的问题，有着广泛的应用。其经典应用场景包括：智能语音交互、在线客服、知识获取、情感类聊天等。常见的分类有：生成型、检索型问答系统；单轮问答、多轮问答系统；面向开放领域、特定领域的问答系统。本文涉及的主要是在检索型、面向特定领域的问答系统，通常称之为——智能客服机器人。
本文将深入剖析 RAG（Retrieval-Augmented Generation）所宣称的能力和其在实际应用中的表现。我们首先将探讨 RAG 的工作原理，评估其潜在的优势。随后，我们将分享在实践中遇到的一些挑战，以及我们为应对这些挑战所开发的解决方案。此外，我们还将讨论那些我们仍在探索中的未解决的问题。通过这些内容，您将获得对 RAG 能力的全面了解，并认识到它在推动人工智能领域发展中所扮演的不断进化的角色。
自动问答（Question Answering, QA）是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。
前文我们介绍了NLP技术、数据、服务上相关演化发展的过程，接下来，我将结合两个具体的实例来分享我们在NLP领域的一些实施经验。今天要介绍的是：如何利用NLP技术以及智能聊天机器人来解决组织内部面临的大量的每日业务咨询问题。
| 导语 腾讯云ES近期上线的8.8.1版本，提供了强大的云端AI增强能力，支持在统一技术栈中完成文本+向量的混合搜索，实现自然语言处理以及与大模型的集成，本文将从向量检索的优势与局限性介绍出发，说明混合搜索的原理、优势及其必要性，并通过效果演示为大家呈现腾讯云ES混合搜索的强大能力。
问句匹配是自然语言处理的最基本任务之一，是自动问答，聊天机器人，信息检索，机器翻译等各种自然语言处理任务基础。问句匹配的主要目的是判断两个问句之间的语义是否等价。判别标准主要根据主句（即提问者）所蕴含的意图来判断两个语句是否等价，而不直接判断两个语句是否表达相同的语义。因此，其核心是语句的意图匹配。由于来源于真实问答语料库，该任务更加接近于智能医疗助手等自然语言处理任务的实际需求。
导读：飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨开源的百度自研SimNet-BOW-Pairwise语义匹配模型，在真实的FAQ问答场景中，比其他基于字面的相似度方法AUC提升了5%以上。在公开语义匹配数据集（LCQMC）进行评测准确率也达到了0.7532，性能超越同等复杂的CBOW基线模型。SimNet 显著改善了长冷 query 的搜索效果，提升了搜索智能化的水平，在百度搜索以及其它产品线广泛应用。
在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》中，我们有聊到如何快速入门向量检索技术，借助 Meta AI（Facebook Research）出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”，初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。
标题：Smart Fashion: A Review of AI Applications in the Fashion & Apparel Industry
大家经常在网上搜索资料，大部分人都是直接输入搜索内容的，这样的方法可能会使搜索的结果过于庞大，但真正需要的信息却没有及时的找到。在这里小编就给大家介绍两种比较精确的搜索方法——专业搜索、高级搜索。
近年来，随着监控摄像头的普及与应用，监控摄像头系统在打击罪犯和刑侦安全方面起到了至关重要的作用。利用监控系统查找犯罪嫌疑人，从而侦破案件已经成为公安机关的重要破案手段。这一重要应用使得行人重识别问题得到广泛关注。行人重识别是指给定行人在某一监控摄像头下的图片，利用计算机视觉算法在其余监控摄像头下识别出这一特定行人。
EndNote是一款文献管理软件，其主要用途是协助学术界的人员进行文献引用和参考文献管理。EndNote有许多独特的功能，包括对各种文献类型的支持、引用格式的自定义、参考文献的输出等等。本文将通过一个实际的案例，来介绍EndNote的四个独特功能，并使用举例讲解的方式进行详细解读。
智能问答机器人是 自然语言处理领域一个很经典的问题，它用于回答人们以自然语言形式提出的问题，有着广泛的应用。其经典应用场景包括：智能语音交互、在线客服、知识获取、情感类聊天等。常见的分类有：生成型、检索型问答系统；单轮问答、多轮问答系统；面向开放领域、特定领域的问答系统。
最最近，“向量数据库”已成为数据库领域内最热门的术语，即使非搜索引擎数据库，也在添加向量搜索功能。也许您对向量数据库的火热感到困惑，这是一门新的、前沿技术吗？事实上，向量数据库 已经存在了好几年（很多新的向量库诞生于2019年）。如果您正在寻找最佳的检索性能，那么将基于关键字的搜索（有时称为分词搜索）与基于向量的方法相结合的混合方法代表了最先进的技术。
针对这些棘手的问题，百度深耕产业界，选取NLP领域三大高频场景——检索、问答、情感分析，推出面向真实应用场景的系统功能，覆盖金融、电商零售、文娱、旅游、房地产、生活服务等多个行业，等均已基于相关方案成功完成业务上线。
摘要 一直以来，人机交互方式都在发生着不断的变化，从命令行交互，GUI交互，GUI＋交互，直到现在的对话交互（CUI）。之前传统交互都是人在适配机器，而CUI则实现了机器来适配人。本次演讲将介绍常用的
【SPIE独立出版】2022年生物识别、微电子传感器与人工智能国际学术会议 (BMSAI 2022)（点击查看会议详情） 最终截稿日期：2022年3月20日【先投稿，先审核】 收录检索：EI, Scopus，SCI 主办单位：AEIC学术交流中心 （添加李老师微信 领取限量优惠券） 一、大会主席 二、组委会 三、主讲嘉宾 四、征稿主题 *更多主题请咨询大会李老师 五、论文出版 本会议所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所有录用的论文将由SPIE - The I
智能问答 (Intelligent Question Answering, IQA) 是自然语言处理（NLP）中的一个核心子领域，旨在设计和开发可以解析、理解并回答用户提出的自然语言问题的系统。这些系统的目标不仅仅是返回与问题相关的文本，而是提供精确、凝练且直接的答案。
该项目可以从github上查看：https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin。
EasyCVR基于云边端一体化架构，能支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。在视频能力上，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等。
简单来说，就是很多情况下，我们不再记忆所需的信息本身，而是记住能把它们搜索出来的方法和关键词。
当在北戴河阿那亚的剧场里被突然问到类似稀奇古怪的问题，一时发懵的我只想当场掏出手机，给对方来个“百度一下”。
融媒体时代，传统的媒体运作方式，已经难以承担海量图、文、音视频素材的有效管理，以及对于采编存管播发全流程的时效性需求，传媒行业亟待新技术带来生产力的全面提升。 在4月19日举办的第29届“中国国际广播电视信息网络展览会”（CCBN）上，腾讯云智能宣布媒体AI中台3.0全新升级，在智能编目、智能拆条等技术功能的基础上，进一步强化智能标签能力，让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。同时全面升级智能检索能力，不仅支持多模态检索，还支持对于图片、视频、文稿等媒资素材的跨模态检索。 腾讯云智能传媒行业负责人韩
问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统，问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确，而系统直接输出用户想要的答案，这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
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