自然语言处理

随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。根据中国软件行业协会教育与培训分会（简称教培分会）的信息搜集、数据分析与走访调研，本研究报告旨在深入探讨人工智能大模型技术岗位以及相关的能力培养问题，帮助企业和机构了解当前大模型行业的现状与未来发展趋势，为人才的培养和发展提供参考和指导。在本报告中，我们将首先对人工智能大模型的概念和特点进行阐述，并介绍国内大模型发展的情况，同时对大模型面临的挑战与趋势进行探讨。接着，本报告将重点关注人工智能大模型涉及的关键技术、关键技术岗位图谱。我们将对这些技术岗位的具体要求和职责进行详细解析。除了技术岗位分析，本报告还将探讨人工智能大模型的能力培养问题。随着大模型的不断演进和应用拓展，如何培养具备相关技能的人才成为关键。我们将结合当前人工智能人才供需的现状，国家人才政策与部署、企业人才需求与培养模式，探讨如何结合现状与挑战，提高人才的应用能力和创新能力。在报告编写过程中，教培分会通过对行业、企业、院校与劳动者的调研与访谈结果进行多维度分析，研究当前人工智能大模型发展趋势，企业人才供需、人才培养模式与产教融合现阶段的情况，并对不同群体的需求归纳与总结，提出了对AI大模型技术人才培养与服务模式的分析、意见与建议，供大家参考，并希望给予指正。

他介绍到为了将技术的优势与业务的需求结合到一起，让信息系统具备“智慧的大脑”，通过综合运用深度学习、自然语言处理、知识图谱等先进的人工智能技术，针对企业管理对人工智能技术的应用实践需求，打造出“知识图谱应用平台”，围绕知识获取、知识表示、知识运用的三大过程展开，以知识流为主线来逐步构建企业“数据→信息→知识→智能”的生成通道，实现知识图谱技术在业务场景中的应用落地。

对人工智能领域的几个重要方向的前沿进展进行了介绍，包括自然语言处理、计算机视觉、脑认知计算及类脑计算等，探讨了人工智能可解释性、人脑认知特点、人与机器混合增强智能等领域的最新发展及潜力方向，介绍了“新一代人工智能”重大项目“人在回路的大电网调控混合增强智能基础理论”的相关情况和进展，以及西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室的建设情况。

人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能行为的科学和技术，目标在于开发能够感知、理解.学习、推理、决策和解决问题的智能机器。人工智能的概念主要包含以下几个方面:(1)人工智能的目标是模拟人类的智能行为。人工智能致力于使计算机能够像人类一样感知世界、理解信息、进行学习和决策，涵盖视觉、语音、自然语言处理、机器学习等领域的研究和应用。(2)人工智能的学习能力。人工智能强调计算机能够从数据中学习，并根据学习的结果不断优化自己的性能。机器学习是人工智能的重要分支，涉及到许多算法和模型，如监督学习、无监督学习、强化学习等。(3)人工智能可以解决问题。人工智能的一个主要目标是使计算机能够解决各种复杂问题，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、医疗诊断等。通过深度学习等技术，计算机可以从大量数据中提取有用的信息，从而实现更高效的问题解决方法。(4)人工智能的自主性与多样性。理想的人工智能系统应该能够独立地进行学习、决策和行动，而不需要持续的人类干预。人工智能涉及到多个子领域，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理专家系统、智能控制等。这些子领域有着不同的研究方法和技术，共同构成了人工智能的多样性。人工智能的发展不仅涉及到理论研究，还需要大量的实践和应用,随着计算能力和数据量的增加，人工智能在各个领域都有了显著的应用，包括自动驾驶、智能语音助手、推荐系统、医疗诊断、金融风控等。人工智能的发展将深刻地影响人类社会的方方面面，同时也带来了一系列的伦理和社会问题，需要人们共同思考和解决。

人工智能技术的迅猛发展带来了AI大模型的广泛应用，这些模型在自然语言处理、图像识别、数据分析等领域展现出巨大潜力。然而，随着模型规模和复杂性的增加，如何发现模型的长短板并开展针对性优化，如何在实际应用场景中选取合适的模型，已成为大模型评测领域亟待解决的新挑战。目前的人工评测方法存在效率低下、评测组织有效性不足、结果管理无序和评测体系更新缓慢等问题，这些问题制约了A技术的健康发展和创新应用。

为了实现电力领域的技术创新，文章利用人工智能、大数据分析和挖掘、知识图谱、自然语言处理等技术，并结合领域专家的意见，构建电力领域的中文专业词典和知识图谱，并通过对电力领域与人工智能领域进行交叉分析，预测电力领域未来的研究热点。结果表明：知识图谱技术适用于电力领域，能够实现电力系统各个环节移动互联、人机交互的发展目标，扩大智能电网应用，推动能源生态建设。

目前电网设备信息化水平相对有限，知识范围与结构化程度相对较低，难以满足基层员工的各类知识精细化服务需求。如何运用知识工程相关方法，建设电网主设备知识库，值得展开深度探索。报告将分享如何运用自然语言处理与知识图谱相关技术，改善知识加工效率；建设问答引擎、优化图谱引擎、提升检索准确率；建立知识运营机制，在知识运营、问答运营、图谱运营等方面，提供智能化运营手段，降低人工工作量，提升知识运营效率，从而为电网设备领域的长远发展提供潜在经济效益。

人工智能产业链的主要包含三个核心环节基础技术、人工智能技术和人工智能应用。其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。 人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个薪新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即基础设 施即服务（laas）、平台即服务（Paas）和软件即服务CSaas）。

为了解决国网数据知识资源分散，关联程度不高，多模态数据难以融合和有效利用，电网领域数据的知识化服务能力不足等问题，开展基于认知计算的人工智能知识服务平台能力研究，建立多源数据处理规范、形成电网数据的知识本体设计规则，进行数据的知识化构建，提供基于不同业务诉求的场景化知识处理和服务能力。 本研究主要从以下几个方面展开：通过技术研究和开发建设拟建立一种通过知识工程方法的认知计算的人工智能电网知识资源统一表达方式和标准化技术，以此为基础实现建立电网全产业链数据链接，提供设备、数据、服务互联互通的数据标准化处理能力；研究电网知识资源的知识本体设计技术，实现电力多源异构数据的知识化关联融合和有效应用，建立涵盖公司设备全业务数据知识的接入、处理、构建与应用的设备知识图谱本体，同时形成面向电力领域的本体构建规则；研究电网资源知识融合过程中针对其中的设备、资产、组织结构等进行实体建模；针对参数、描述等进行属性建模；针对实体间的关联，进行关系建模；针对监控产生的日志、操作等，进行事件建模；提供基于事件的业务场景化知识服务能力；通过电网业务知识服务能力构建，从分析电力知识数据来源、数据形式出发，对电力知识存储方式以及电力知识查询语言进行归约，同时使用机器学习、深度学习以及自然语言处理技术从非结构化电力文本中进行信息抽取，抽取出具体的结构化电力数据，经过知识融合加工实现了知识图谱可视化与应用以及智能知识检索能力。相关技术成果有效地支撑了电网业务的智能数据知识化融合和电力业务场景新型知识服务能力，全面助力提升公司数据资源管理效率、经营效益和服务水平。

近年来,电力行业高质量发展与数字化转型工作的重要性逐步凸显,对电力标准的数字化转型研究提出新的需求,也为电力标准的管理、实施和监督带来新的挑战和机遇。电力领域作为社会经济发展的重要支撑,其术语和专有名词具有很高的特定性和复杂性,传统的基于规则与特征工程的命名实体识别方法在处理电力领域的标准文档时存在识别准确率低、术语难分割、依赖专家经验的局限性。为了克服这些问题,文章提出改进BERT的命名实体识别模型,通过引入领域内的电力术语语料库、词特征与词汇信息,在电力标准语料上对10种电力实体进行识别,F1达到了81%,实现对于电力领域长术语实体的有效识别,提高电力标准文档的处理效率和准确性,为电力标准的信息处理和应用提供支持。通过文章的研究能够促进电力标准文档的自动化处理能力,提高电力行业的数字化水平,为电力行业的规范制定、知识管理和决策支持等方面提供有力的技术支撑。