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原创 DataWhale AI 夏令营:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛 Notebook(上篇)
为此,提出一系列改进建议:增强数据清洗(多语言、缺失标签处理、正则清洗噪声)、替换 TF‑IDF为 Sentence‑BERT 等语义 embedding、更换更强分词工具、通过轮廓系数自动确定最佳聚类数、引入大模型如 BERT 或 Qwen 等进行零样本提示或微调。深入分析赛题,文章指出该挑战背景是在电商直播快速发展的大环境中,通过分析带货视频的一手数据与评论,实现商品识别、情感多维分类和评论聚类,最终提炼出可用于商业选品和用户洞察的结构化主题。文件,最后提交到科大讯飞平台获取初步分数。
2025-07-13 23:23:51
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原创 Datawhale AI夏令营 MCP sever笔记
例如,模型可以调用天气查询工具获取实时天气、执行 Excel 操作、批量下载并阅读学术论文,或动手与地图、数据库等系统交互,形成真正的 AI agent 功能。随着 MCP 生态成熟,各类 MCP Server 的数量急剧增加,涵盖天气、表格操作、学术文献、地图查询等多种场景。开发者社区建立了集中目录(如 mcp.so),并涌现大量教程、示例代码及平台支持,比如 DataWorks、Trae、Cline 等,都已内置对 MCP 的接入支持。当然,MCP 也带来安全挑战。库)或 Node.js 等构建。
2025-07-12 23:23:55
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空空如也
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