仓库资料 Github 仓库：https://github.com/THUDM/ChatGLM3 Huggingface 仓库：https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b ModelScope 仓库：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary（国内） ChatGLM3技…

中文情感分析实战：StructBERT模型调优 1. 引言：中文情感分析的现实需求与挑战 在社交媒体、电商评论、客服对话等场景中，用户生成内容（UGC）呈爆炸式增长。如何从海量中文文本中自动识别情绪倾向，成为企业…

StructBERT部署教程：用户评论情感分析案例 1. 引言：中文情感分析的现实需求 在当今数字化时代，用户生成内容（UGC）如评论、反馈、社交媒体发言等呈爆炸式增长。对于企业而言，如何从海量中文文本中快速识别…

双伺服打孔机程序双伺服打孔机程序，使用三菱FX1S系列PLC和威纶通，也可以额外有偿转移指其他触摸屏，比如昆仑通态还有信捷等等最近，我一直在研究双伺服打孔机的程序开发，主要是基于三菱FX1S系列的PLC加上威纶通触摸屏的…

中文文本情感分类优化：StructBERT模型调优详解 1. 引言：中文情感分析的现实挑战与技术演进 1.1 情感分析在中文语境下的特殊性 自然语言处理（NLP）中的情感分析，旨在识别和提取文本中蕴含的情绪倾向。在中文场景下&a…

StructBERT实战教程：用户反馈情感分析系统 1. 引言 1.1 中文情感分析的现实需求 在当今数字化服务快速发展的背景下，企业每天都会收到海量的用户反馈——来自电商平台评论、客服对话记录、社交媒体留言等。如何高效地理解这些文本背后的情绪倾向&…

中文情感分析实战：基于StructBERT的轻量级Web服务部署 1. 背景与应用场景 在社交媒体、电商评论、用户反馈等大量中文文本数据中，自动识别用户情绪倾向已成为企业洞察用户体验、优化产品策略的重要手段。传统的情感分析方法依赖于词典匹配或机器学习模…

AI智能体可解释性：决策过程可视化，通过合规审计 1. 为什么银行需要AI可解释性？ 想象一下，你去银行申请贷款却被拒绝，工作人员只说"系统自动拒绝的"，却不告诉你具体原因——这肯定会让你感到困惑…