LLM嵌入K-Means、DBSCAN聚类、PCA主成分分析新闻文本聚类研究|附代码数据
在信息爆炸的当下,如何高效处理海量无标注文本数据并按主题归类,是企业提升信息管理效率的核心需求。
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在大语言模型技术快速普及的当下,通用大模型在垂直行业的落地面临着三大核心痛点:一是云端API调用存在数据隐私泄露风险,尤其医疗、金融等强监管行业对数据本地化有硬性要求;二是云端服务存在网络延迟与持续的token计费成本,长期使用性价比极低;三是通用大模型在垂直领域的专业推理能力不足,无法直接适配行业场景的业务需求。
麦肯锡风格响应式模板 · 金融新闻情感分类 Python用SentenceTransformer、OLS、集成
从数据科学视角来看,临床科研的核心价值在于通过数据挖掘与分析转化为可落地的诊疗优化方案,但当前临床科研领域普遍面临”技术门槛高、效率低”的行业痛点。
本文主要探讨了如何利用大语言模型(LLMs)进行股票分析。

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