每个知识点是一个分类 • 将整个知识库作为训练数据 • 传统机器学习模型 • TFIDF + LR • n-gram + Adaboost • 神经网络模型 • LSTM • CNN • fastText 知识库 分类 2 基于分类模型的问答系统 分类器 分类 1 分类 3 训练分类器 分类结果 Bi-LSTM + max-pooling • 向量搜索使用 Faiss 句向量编码器和向量搜索 [Conneau 2017] • 问答的本质是找到和用户问题语义匹配的知识点 • 基于分类模型的问答系统效果好，但需要较多的训练数据， 且重新训练的成本较高 • 基于检索和排序的问答系统能较好的弥补以上问题，但仍 然 存在检索召回问题 • 基于句向量的语义检索能实现在全量数据上的高效搜索，

Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 分析、挖掘、推送等应用。 数据采集 互联网 数据 行内结构化 数据 利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 癿对象。 关注领域配置：用户可以自由配置自己所关注 癿领域。 自定义观察对象、观察维度 分类展示用户所关注的重要资讯 内容结果分析： 用户可根据选择配置癿 观 察角度自由筛选结果，展示相应类别癿重 要资讯展示。 自定义分类：内容癿筛选分类可从类别库 中自由选择，根据个人喜好自由定制栏目 分类。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推 送，通过邮件癿形式把分析结果发送给用 户。 、如何在丌增加投入癿情况下，有敁地改善信息查询准确性和有敁性？提升服务行级管理层癿能力 日处理知识量 1 万条以上 实现按照工行“信息分类标准”（区分行业资讯、金融业务范围、资 源 类型、国家地区等大类，共 587 个子类）进行癿自劢资讯分类和主题 词提取加工能力，分类准确率高于 98% 案例：某国有大行全球资讯系统 上线后敁果 解决客户 用智慧发现信息价值 Discover information

如，对于日期格式不一致的情况，需将其统一为 ISO 8601 标准格 式。同时，对于文本数据，需进行分词、去除停用词、统一大小写 等处理，为后续的自然语言处理任务奠定基础。 在数据清洗的基础上，需进行数据标注和分类。对于结构化和 半结构化数据，可采用自动化工具进行标注，如使用正则表达式匹 配特定模式。对于非结构化数据，尤其是文本数据，需借助人工标 注或半自动标注工具，确保标注的准确性和一致性。标注过程中， 此外，互联网上的公开信息也是外部数据的重要组成部分。包 括新闻网站、社交媒体、论坛、博客等平台上的文本、图片、视频 等内容。通过合法合规的网络爬虫技术，可以采集这些平台上的公 开数据，并通过自然语言处理技术进行清洗、分类和标注。需要注 意的是，采集过程中需严格遵守相关法律法规，尊重知识产权和用 户隐私。 为了确保外部数据的质量，可以采取以下措施：  建立数据筛选标准，优先选择权威、可信的来源。  设计 数据标注是知识库数据处理中的关键环节，其目的是为原始数 据赋予结构化的标签或注释，以便后续的 AI 模型训练能够高效利 用这些数据。首先，标注任务的设计应紧密结合业务需求，明确标 注的目标和范围。例如，在文本分类任务中，需要预先定义分类标 签体系，确保标签之间互斥且覆盖全面。对于实体识别任务，则需 确定需要识别的实体类型及其边界规则。 标注过程中，应建立统一的标注规范，确保不同标注人员之间 的一致性。标注规范应详细说明各类标签的定义、标注示例以及特

行为等。模型应具备高准确率和低误报率，确保追踪如 盗窃、火灾、交通事故等事件的发生。 o 数据存储与管理：系统应具备强大的数据存储能力，能 够处理大规模视频数据，并保留相应的事件标签和元数 据。同时需具备数据管理功能，支持数据的分类、检索 和清理策略，以实现高效的存储利用。 o 预警与通知机制：一旦检测到异常事件，系统应能迅速 生成预警信息并通过多种渠道（如短信、APP 通知、电 子邮件等）将其传递给相关人员或部门。 效而可靠的数据存储与管理方案。该方案需要确保视频数据的完整 性、可用性和安全性，以便在涉及公共安全的紧急情况下迅速检索 和分析视频内容。 首先，该系统应建立一个结构化的数据存储体系，将视频数 据、元数据和分析结果分别进行分类存储。数据存储层次需包括： 1. 视频数据存储：采用分布式存储平台，以支持海量视频数据的 存储需求。视频数据应根据录制时间、地点和事件类型进行分 片，便于检索和管理。 2. 元数据管理：针对每一段视频，系统应生成相应的元数据，包 NLP 技术对帖子和评论进行情感倾向性分 析，对公众情绪进行实时监控，以便快速反应潜在的社会冲突 和舆论危机。 4. 视频内容分析：利用计算机视觉算法，对视频数据进行对象检 测、行为识别和事件分类，从而提取出与公共安全相关的关键 场景和行为信息。 通过上述步骤，我们形成了一个闭环的数据输入框架，以确保 相关风险信息的快速收集与响应。下表总结了涉及各社交媒体平台 的数据特点及潜在分析应用：

..36 4.1 自动识别与提取工程量数据...............................................................39 4.2 清单项的智能分类与编码...................................................................41 4.3 清单编制效率提升............. 大模型在工程造价领域的应用，得益于其独特 的技术特点。首先，该模型采用了先进的深度学习算法，能够处理 和分析大规模的工程造价数据。通过多层神经网络结构， DeepSeek-R1 能够自动提取数据中的关键特征，并实现高效的预 测和分类任务。这种技术不仅提高了数据处理的效率，还显著增强 了模型的预测精度。 其次，DeepSeek-R1 大模型具备出色的自适应学习能力。在 工程造价的应用场景中，模型能够根据不同的项目需求和数据特征， 通过模拟分析预测可能出现的偏差，从而提前进行调整和优化。这 种预测能力不仅提高了清单的准确性，还在一定程度上降低了项目 的风险和成本。 此外，DeepSeek-R1 支持多维度的工程量清单管理，用户可 以根据不同的分类标准（如施工阶段、材料类型、工序等）对清单 进行灵活的组织和展示。例如：  施工阶段：基础施工、主体结构、装饰装修等  材料类型：混凝土、钢筋、木材、玻璃等  工序：土方开挖、模板安装、钢筋绑扎等

数据管理与上传 o 系统需支持多种格式的数据上传功能，包括但不限于文 本、图像、视频、音频等，支持批量上传和数据预处理 功能，确保数据能够快速进入训练流程。 o 提供数据分类和标签功能，允许用户对上传的数据进行 分类管理和标记，便于后续的模型训练和评估。 3. 模型训练与优化 o 系统需集成主流的人工智能训练框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），支持用户自定义训练参数 以采用插值法或机器学习算法进行填补，确保数据的完整性。 其次，数据转换是将原始数据转化为适合模型训练的格式。常 见的转换方式包括归一化和标准化，即将不同量纲的数据统一到同 一量级，避免因数据分布不均导致的模型偏差。对于分类数据，可 以采用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding），将其转换为数值型数据。此外，针对时间序列数 据，需要进行时间戳的提取和分段处理，以捕捉时间维度上的特 性。数据预处理包括数据清洗、标注、归一化等步骤，确保数据的 质量和一致性。对于标注数据，需制定严格的标注规范，并通过多 轮审核保证标注的准确性。 在模型选择阶段，应根据具体应用场景选择适合的算法架构。 例如，对于图像分类任务，可采用卷积神经网络（CNN）；对于自 然语言处理任务，则可以考虑使用 Transformer 架构。模型的选 择需兼顾计算资源的限制和性能需求，同时为未来的模型优化和扩 展预留空间。

..................................................................................54 4.1.1 凭证自动识别与分类................................................................................................... 审计知识库构建采用双通道更新机制，包含以下关键组件： - 法规标准库：实时同步财政部最新审计准则、企业会计准则等权威 文件，版本控制精确到修订条款级 - 行业风险特征库：按制造业/金 融业等 15 个细分行业分类，包含 4200+ 典型风险场景的量化指标 - 历史案例库：结构化存储 3.2 万份审计报告中的关键发现，支持相 似案例匹配检索 智能处理层部署混合推理机制，结合规则引擎与深度学习模 权责发生制 与 收付实现制 的差异识别准确率提升 37% ）。 2. 任务微调 ：通过多任务学习框架同步优化以下任务： - 会计分录 合理性预测（F1-score ≥0.92 ） - 风险等级分类（ROC- AUC ≥0.89 ） - 审计意见段落生成（ROUGE-L ≥0.75 ） 模型优化采用动态超参数搜索与硬件加速方案： 关键优化指标通过自动化监控面板实时追踪： 指标类型 目标阈值

Instruct GPT BigBird ALBERT ELECTRA 基于模板和 规则的前深 度学习阶段 基于规则 的少量数 据处理 1950 年开始 根据一定范 围的数据进 行参数分类 Machine Learning 1980 年开始 n ChatGPT 所能实现的人类意图，来自于机器学习、神经网络以及 Transformer 模型的多种技术模型积累 2019 年 对现有内容进行分析、分类、判断、预测 客户流失预测 生成式 AI 自动生成开放的文本、图像、音频、视频等内容 短视频片段 广告视频 多模态生成 相对通用的人工智能 一个大模型解决多个问题 自适应地应对复杂外界环境的挑战 专用人工智能 一事一模型，每个模型完成特定智能任务 解决特定的智能问题 里程碑： ChatGPT 的成 功 AI 1.0 时代 AI 2.0 时代 图像分类 文本分类 文本分类 信用评估 房价预测 销量预测 客户分群 新闻聚类 广告定向 社区发现 文生图 文生视频 语音与对话 影视与广告 文章报告 问答内容 人像写真 广告图片 样例代码 测试用例 视频生成 分类 聚类 回归 文本生成 语音生成 代码生成 图像生成 Multi-task Language Understanding on MMLU Source: https://paperswithcode

1.1 数据收集与清洗.........................................................................73 4.1.2 数据标注与分类.........................................................................75 4.1.3 数据存储与管理......... 能够通过增强学习模型，自 动调整投资组合，以应对市场波动。以下是一些关键技术的具体应 用场景：  大数据处理：用于客户行为分析、交易记录监控与异常检测。  自然语言处理：用于智能客服、文档自动分类与合规性审查。  图像识别：用于身份验证、票据处理与自动化结算。  增强学习：用于动态定价策略、风险评估与投资组合优化。 为了直观展示 DeepSeek 技术的应用效果，以下是一个基于实 效的客户服务，还能在竞争激烈的金融市场中保持领先地位。 3.2.1 客户细分与画像 在金融银行领域，客户关系管理的核心在于精准的客户细分与 画像构建。通过 DeepSeek 技术，银行能够基于多维度的客户数 据，进行精细化分类，从而为不同群体提供定制化的金融服务。首 先，银行可以通过客户的基本信息（如年龄、性别、职业）、金融 行为数据（如交易频率、消费类别）以及交互记录（如客服沟通次 数、投诉频率）等多维度数据进行整合分析，形成初步的客户分

智能软件研发行业词条报告 国标分类/信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技 术服务业/软件开发、头豹分类/信息传输、软件和信息技术 服务业/软件和信息技术服务业/软件开发 Copyright © 2025 头豹 2 智能软件研发：算力与场景双驱动，智能软件研发进入“平台+服 务”融合新阶段 头豹词条报告系列 饶立杰、饶立杰RLJ 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 ，市场规模不断扩大。未来，智能硬件出货量的增加将带动智能软件需求增长，智能家居和智能汽车等领域的 发展为智能软件研发行业提供了丰富的市场机遇，预计市场规模将持续扩张。 行业定义 行业分类 按照应用领域分类 办公软件 嵌入式软件 新兴技术软件 信息安全软件 信创软件 饶 3 信创软件，即信息技术应用创新软件，是指在自主可控、安全可靠的原则下开发的软件产品和服务，旨在减少对国外技术的依赖并提升国