魏斌|法律大语言模型的司法应用及其规范

法律大语言模型的司法应用主要体现在法律语言理解、法律知识问答、法律预测和法律文本生成等领域。然而,随着其在审判等司法实践中的应用,暴露出可解释性弱和“幻觉”等问题。法律大语言模型仍然难以胜任法律人的核心工作,包括法律推理、司法证明、法律解释、法律论证和疑难案件中的道德判断等。法律大语言模型在情感、道德...

什么是自然语言处理

自然语言处理技术在多个领域具有广泛的应用，包括但不限于：机器翻译：实现不同语言之间的自动翻译。舆情监测：分析社交媒体、新闻网站等渠道上的公众意见和情感倾向。自动摘要：自动生成文本内容的摘要，帮助用户快速了解文本大意。观点提取：从文本中提取出作者或说话人的观点、态度等信息。文本分类：将文本按照预设的类别...

盘点5大常见的人工智能技术方向和若干应用场景

但总的来讲,大部分说法都倾向于包括,但不仅限于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、生物识别、具身智能这5大领域。所以今天,我们重点来聊聊这几个方向。01自然语言处理在这几大人工智能技术分支中,自然语言处理(简称:NLP)算是最基础也是应用最广的AI技术之一。受益于近年大语言模型(LLM)的高速发展,硅基大...

景联文科技高质量文本标注:驱动自然语言处理技术的发展与应用

文本标注是自然语言处理(NLP)领域的一个重要环节,是指在文本数据上添加额外的信息或标记的过程,目的是为了让计算机能够理解和处理这些文本数据。通过文本标注,可以为文本中的各个部分提供具体的含义和上下文信息,从而帮助机器学习和深度学习模型更好地学习和理解文本的内容。常见的文本标注类型:1.情感分析标注:l情...

自然语言处理中的情感分析技术:深入解析与应用前景

情感分析（SentimentAnalysis），又称意见挖掘或情感倾向分析，是自然语言处理（NLP）的一个重要分支。它旨在通过计算机程序自动分析文本内容，以识别并判断文本中表达的情感倾向，如积极、消极或中性。重要性情感分析技术在多个领域具有广泛的应用价值，包括但不限于：客户反馈分析：通过分析用户对产品或服务的评价，了解...

毕马威中国王大鹏:金融科技发展与展望的五点思考

第一点,首先,2017年和2018年的中国领先金融科技50榜单相比,云计算、知识图谱技术、自然语言处理技术在2018年评选中热度猛增,移动计算、物联网和视频/增强现实技术科技创新参与者增加(www.e993.com)2024年11月7日。其次,区块链这两年也有稳定的发展,作为底层的技术应用,区块链的推进需要从上向下。

AI面试应用的四种局限性:技术局限性、缺乏情境理解能力、数据和...

1.语言和语义理解的挑战1)自然语言处理技术的不完善当前自然语言处理技术在面试应用中仍存在许多限制和挑战。1例如,语音识别系统在处理多种口音、方言和语速变化时可能出现识别错误,导致对面试者回答的理解不准确。语义理解的挑战也是AI面试应用的技术局限之一。自然语言处理模型尚未能够完全理解复杂的语义关系和...

一篇综述洞悉医学大型语言模型的原理,应用和挑战

二、下游生物医学自然语言处理任务在本节中,我们将介绍两种流行的下游任务:生成任务和判别任务,包括十种有代表性的下游任务,这些任务将进一步构建临床应用。我们首先描述了下游任务及其广泛使用的评估数据集,然后讨论了适用于这些任务的LLM,并比较了它们的性能。

自然语言处理:让计算机与人类的交流更加智能化

智能写作是指通过自然语言处理技术，实现计算机对文本的自动创作和编辑。智能写作可以根据用户的需求和指令，自动生成符合语法和语义规则的文本，大大提高了写作效率和质量。智能写作技术已经应用于新闻、广告、宣传等领域。4.信息提取信息提取是指通过自然语言处理技术，从大量的文本数据中提取出有用的信息。信息提取...

<第7080期>《检察技术与信息化》| 包来友等:数字检察驱动检察工作...

1.当前技术支撑难以满足新时代数字检察工作需要检察机关通过开展电子检务、智慧检务工程建设,检察机关进一步夯实了信息化基础平台,拓展了包括检察业务网、检察工作网和互联网在内的全覆盖式的基础网络,建设了云平台等基层底座,为检察机关信息化、智能化应用构筑起坚实的基础,在此基础上,遵从“科学化、智能化、人性化”...