超越传统XPath：用LLM理解复杂网页信息
—— 深度解析型：从DOM树到语义理解的技术演进 一、问题背景（旧技术的瓶颈） 在互联网信息处理领域，传统做法通常依赖 XPath 或 CSS 选择器 来定位网页中的标签和节点，从而完成信息抽取。但随着前端框架（React、Vue、Angular）的普及，这些方法逐渐显现出局限性： 动态渲染障碍 —— 页面内容往往通过 JavaScript 异步加载，传统定位方式可能拿不到关键字段。 结构...
能够双向推理的LLM！Dream-7B：港大联合华为开源的扩散推理模型，能够同时考虑前后文信息
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LLM-Copyright信息移除组件说明
LLM-Copyright信息移除组件主要用于大语言模型（LLM）的文本数据预处理工作，用于删除文本中的Copyright信息，多用于去除代码文本中的头部Copyright注释。
LLM-敏感信息打码组件说明
LLM-敏感信息打码（DLC）组件主要用于将敏感信息打码，例如将邮箱地址字符替换成[EMAIL]，手机/电话号码替换成[TELEPHONE]或[MOBILEPHONE]，身份证号码替换成[IDNUM]。输入的OSS数据文件（JSONL格式，示例）需符合：每一行是一个合法的JSON对象，文件由多行JSON对象组成，整个文件本身不是合法的JSON对象。
LLM-Copyright信息移除组件说明
LLM-Copyright信息移除（DLC）组件主要用于删除文本中的Copyright信息，多用于去除代码文本中的头部Copyright注释。输入的OSS数据文件（JSONL格式，示例）需符合：每一行是一个合法的JSON对象，文件由多行JSON对象组成，整个文件本身不是合法的JSON对象。
modelscope-funasr根据说话人裁剪这个功能是不涉及使用LLM进行重点信息提取的对吧？
modelscope-funasr根据说话人裁剪这个功能是不涉及使用LLM进行重点信息提取的对吧？我看只是把我指定的说话人表述的内容抽取出来了
大语言模型LLM是否可以协助提取分析数据关键信息生成图数据吗？怎么落地？
大语言模型LLM是否可以协助提取分析数据关键信息生成图数据吗？2.图数据库和大数据框架计算引擎的结合，效率或者图算法的优势互补怎么更好发挥？
LLM-敏感信息打码组件说明
该组件主要用于大语言模型（LLM）的文本数据预处理工作，可以将敏感信息打码，例如将邮箱地址字符替换成[EMAIL]，手机/电话号码替换成[TELEPHONE]或[MOBILEPHONE]，身份证号码替换成[IDNUM]。
【网安AIGC专题10.25】论文7：Chatgpt/CodeX引入会话式 APR 范例+利用验证反馈+LLM 长期上下文窗口：更智能的反馈机制、更有效的信息合并策略、更复杂的模型结构、鼓励生成多样性
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。饶鸿洲同学: @weixin_42161680 分享了Conversational Automated Program Repair《对话式自动程序修复》.CoRR abs/2301.13246(2023)分享时的PPT简洁大方，重点突出对流程图介绍清晰，没看论文也能理解论文：https://arxiv.org....
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