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【配套新书教材】《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】新书特色：本书从自然语言处理基础开始，逐步深入各种NLP热点前沿技术，使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例，契合公司实际工作场景技能，侧重实战。

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文本摘要是一种从一个或多个信息源中抽取关键信息的方法，它帮助用户节省了大量时间，用户可以从摘要获取到文本的所有关键信息点而无需阅读整个文档。16.2.1 文本摘要介绍及相关算法文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要方法是指针对单个文档，对其内容进行抽取总结生成摘要；多文档摘要方法是指从包含多份文档的文档集合中生成一份能够概括这些文档中心内容的摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要，摘要全部来源于原文。

关键词提取是文本挖掘领域一个很重要的部分，通过对文本提取的关键词可以窥探整个文本的主题思想，进一步应用于文本的推荐或文本的搜索。16.1.1 关键词提取介绍及相关算法关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。从算法的角度来看，关键词提取算法主要有两类：无监督关键词提取方法和有监督关键词提取方法。无监督关键词提取方法。

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分类和聚类都是文本挖掘中常使用的方法，他们的目的都是将相似度高的对象归类，不同点在于分类是采用监督学习，分类算法按照已经定义好的类别来识别一篇文本，而聚类是将若干文本进行相似度比较，最后将相似度高的归为一类。在分类算法中，训练集为已经标注好的数据集，但是微博文本具有的大数据特性及不确定性决定了标注数据的难度，因此本文选择聚类算法对大量且随机的微博文本进行处理。大量文本建模后还需要对主题分布进行聚类以得到更精确简洁的话题，因此文本聚类在话题检测技术中具有重要意义。

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在当今AI时代，大模型技术正引领着企业应用的新浪潮，推动着各行各业的创新与发展。本章将深入探讨大模型在企业中的实际应用，从对话式推荐系统到多模态搜索，从自然语言交互的数据查询到智能客服对话机器人，再到多模态数字人和多模态具身智能，接下来 将逐一剖析这些前沿技术的原理、架构设计、关键技术和实际应用案例。这些应用不仅展示了大模型如何赋能企业提升效率和服务质量，还揭示了它们在塑造未来智能化社会中的重要作用。

文章目录前言一、搜索数据仓库搭建、数据抽取部分二、大数据平台、用户画像集市分层设计、处理三、离线计算部分四、实时计算部分五、Solr/ES搜索引擎部分六、Java Web毫秒级实时用户画像接口服务七、用户画像实时展示异步触发获取Web自助后台总结前言个性化搜索目前发展阶段不是要替换掉传统搜索，而是对传统搜索的一个补充。我们先看下它的架构如图2.3所示：图2.3 用户画像系统架构图用户画像是一个非常通用普遍使用的系统，从我们的架构图中可以看出，从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。离线计算.

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