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VincentLee9527V2EX member #579587, joined on 2022-04-28 21:13:23 +08:00 |
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| 分享一个自己做的桌面番茄钟，托盘常驻，免费开源（Windows / macOS） 分享创造 • VincentLee9527 • 8 days ago • Lastly replied by VincentLee9527 | 8 |
| 拆解一个面试黑科技：实时语音识别 + AI 答案生成，面试现场开挂
1 分享创造 • VincentLee9527 • Jun 18 • Lastly replied by PerFectTime
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VincentLee9527's recent replies
8 days ago Replied to a topic by VincentLee9527 › 分享创造 › 分享一个自己做的桌面番茄钟，托盘常驻，免费开源（Windows / macOS） |
> 判断一下多开的问题。现在点几下就运行几个
收到.
我自己测试了下, 需要手动右键退出下, 防止干扰. -- 短期措施
收到.
我自己测试了下, 需要手动右键退出下, 防止干扰. -- 短期措施
9 days ago Replied to a topic by VincentLee9527 › 分享创造 › 分享一个自己做的桌面番茄钟，托盘常驻，免费开源（Windows / macOS） |
我的锅，没审核出来。
github 链接地址: https://github.com/lixianglong1205/pomodoro-tray-timer
github 链接地址: https://github.com/lixianglong1205/pomodoro-tray-timer
9 days ago Replied to a topic by VincentLee9527 › 分享创造 › 分享一个自己做的桌面番茄钟，托盘常驻，免费开源（Windows / macOS） |
Jun 18 Replied to a topic by VincentLee9527 › 分享创造 › 拆解一个面试黑科技：实时语音识别 + AI 答案生成，面试现场开挂 |
市面上的不好用, 所以就自己写了一个, 大家可以体验体验, 目前是免费阶段, 不花一分钱就能享受 Top 产品。
Apr 2, 2024 Replied to a topic by rateltalk › 自然语言处理 › 请教一下此类场景在 NLP 中属于哪个功能分支，可否通过 NLP 相关模型实现 |
NER ，中文叫命名实体识别。任务就是从非结构化的文本中抽取出结构化的信息，然后保存到数据库中。
关键信息--即实体类型。
三种方案可以做:
1. 规则匹配的方式，这个复杂度最高，需要算法分析各种情况，然后写正则进行拟合。
2. NLU 模型，自然语言理解模型。先标注 NER 的数据，然后训练一个 NER 的模型，常见的模型架构如: BERT + CRF 、BERT-MRC 等。
3. NLG 模型，自然语言生成模型。现在最火的 chatGPT 等 LLM 。设计 prompt ，让 LLM 生成你要的数据格式。最好让 LLM 生成 json 格式的文本，这样好用规则进行提取。
——最后，可以私聊我，有偿进行指导。
关键信息--即实体类型。
三种方案可以做:
1. 规则匹配的方式，这个复杂度最高，需要算法分析各种情况，然后写正则进行拟合。
2. NLU 模型，自然语言理解模型。先标注 NER 的数据，然后训练一个 NER 的模型，常见的模型架构如: BERT + CRF 、BERT-MRC 等。
3. NLG 模型，自然语言生成模型。现在最火的 chatGPT 等 LLM 。设计 prompt ，让 LLM 生成你要的数据格式。最好让 LLM 生成 json 格式的文本，这样好用规则进行提取。
——最后，可以私聊我，有偿进行指导。
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