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…

Qwen2.5-7B安全测试：隔离环境放心尝试敏感Prompt 引言 在AI模型安全研究中，测试模型对敏感内容的处理能力是重要环节。但直接在本地运行大模型测试敏感Prompt（提示词）存在两大痛点：一是可能因配置不当导致隐私数据泄…

Qwen2.5新手指南：没GPU也能体验，1块钱起按需付费 引言：为什么选择Qwen2.5入门AI？ 最近技术群里关于Qwen2.5的讨论越来越火热，作为阿里云开源的大语言模型家族最新成员，它在代码补全、多轮对话、数学推理等…

RaNER模型实战：构建企业级中文实体识别系统 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的业务价值 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。如何从中高效提取关键信息&#…

中文命名实体识别实战：RaNER模型微调指南 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的工程价值 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、文档）占据了企业数据总量的80%以上。如何从中高效提取关键信息，…

RaNER模型联邦学习：隐私保护下的实体识别 1. 引言：隐私敏感场景下的命名实体识别挑战 随着自然语言处理技术的广泛应用，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）已成为信息抽取、知识图谱构建和智能客服等系统的…

Qwen3-VL能否识别古代文字？OCR扩展功能实测教程 1. 引言：从现代OCR到古代文字识别的挑战 在数字化古籍、文物档案和历史文献的过程中，光学字符识别（OCR）技术一直是关键环节。然而，传统OCR系统大多针对现代…

AI实体识别实战：RaNER模型与知识图谱集成 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的工程价值 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、企业文档）占据了数据总量的80%以上。如何从中高效提取关键信息，…