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1. 引言：中文信息抽取的现实挑战与AI破局
在企业级内容处理场景中，非结构化文本占据了数据总量的80%以上。新闻稿、客户反馈、合同文档、社交媒体内容等往往包含大量关键信息——如人名、公…
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2026/1/10 14:00:37
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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…
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2026/1/10 14:00:37
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1. 引言
1.1 业务场景描述
在实际的自然语言处理项目中，通用领域的命名实体识别（NER）模型虽然具备良好的基础性能，但在特定垂直领域（如医疗、金融…
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2026/1/10 14:00:37
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1. 引言：AI 智能实体侦测服务的商业价值
在企业日常运营中，合同、协议、招投标文件等非结构化文档占据了大量信息资产。传统的人工审阅与关键信息录入方式效率低下、成本高昂…
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1. 引言：AI 智能实体侦测服务的演进与挑战
随着自然语言处理（NLP）技术在信息抽取领域的深入应用，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER） 已成…
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2026/1/10 14:00:37
中文NER系统优化：RaNER模型推理速度提升技巧
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1. 背景与挑战：中文命名实体识别的性能瓶颈
随着自然语言处理技术在信息抽取、知识图谱构建和智能客服等场景中的广泛应用，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）…
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2026/1/10 14:00:37
智能实体识别服务：RaNER模型在医疗文本中的应用
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1. 引言：AI 智能实体侦测服务的兴起与价值
随着电子病历、医学文献和临床记录的数字化进程加速，如何从海量非结构化医疗文本中高效提取关键信息，成为医疗AI领域的重要挑战。传统的…
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2026/1/10 13:50:37
