快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容： 开发一个Python脚本生成器，用户通过简单界面设置合并需求（如按某列值合并相邻相同内容的行），系统自动生成可执行的Python代码。支持…

AI智能实体侦测服务医疗文本实战：病历中患者信息抽取指南 1. 引言：AI 智能实体侦测在医疗场景中的价值 随着电子病历（EMR）系统的普及，医疗机构积累了海量的非结构化临床文本数据。这些数据中蕴含着丰富的患者信息——…

RaNER模型部署优化：降低中文实体识别服务延迟 1. 背景与挑战：AI 智能实体侦测服务的性能瓶颈 在自然语言处理（NLP）的实际应用中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是信息抽取的核心…

AI智能实体侦测服务优化技巧：响应速度提升50%的参数详解 1. 背景与挑战：从高精度到低延迟的工程平衡 在自然语言处理（NLP）的实际应用中，命名实体识别（NER）是信息抽取的核心环节。基于达摩院开…

RaNER模型应用：构建智能搜索的实体识别模块 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的现实需求 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、客服对话）占据了企业数据总量的80%以上。如何从这些杂乱文本中快速提取关…

企业知识管理实战：基于RaNER的智能实体识别系统部署 1. 引言：AI驱动的企业知识自动化 在当今信息爆炸的时代，企业每天都会产生和接收海量的非结构化文本数据——从新闻稿、会议纪要到客户反馈与内部文档。如何高效地从中提取关键信息&#…

中文命名实体识别实战：RaNER模型部署指南 1. 引言 1.1 AI 智能实体侦测服务 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体内容、文档资料）占据了数据总量的80%以上。如何从这些杂乱无章的文字中快速提取出有价值的信息…

中文NER模型怎么选？AI智能实体侦测服务三大优势解析 1. 引言：中文命名实体识别的现实挑战 在自然语言处理（NLP）任务中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER） 是信息抽取的核心环节。尤…