瀏覽量：7,轉(zhuǎn)發(fā)量：168,閱讀時(shí)長(zhǎng)：269分鐘,米境通跨境電商ERP

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四、跨境電商erp哪個(gè)好一點(diǎn)相關(guān)圖片展示

跨境電商erp哪個(gè)好一點(diǎn)本申請(qǐng)公開(kāi)了一種店鋪搜索信息的處理方法、裝置及設(shè)備，涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，可提高搜索結(jié)果頁(yè)展示的精確度，可為用戶做到精確化推薦。其中方法包括：首先接收搜索類目關(guān)鍵字，并檢索與所述搜索類目關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的店鋪列表；再根據(jù)所述搜索類目關(guān)鍵字進(jìn)行搜索意圖解析，得到歸一化處理后的目標(biāo)類目關(guān)鍵字；然后查詢所述店鋪列表中店鋪標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的、且與所述目標(biāo)類目關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的類目圖片信息；最后將所述類目圖片信息確定為所述店鋪列表中店鋪的店鋪封面圖信息。本申請(qǐng)適用于店鋪搜索信息的處理?？缇畴娚蘣rp哪個(gè)好一點(diǎn)深度學(xué)習(xí)的氣象災(zāi)害預(yù)警方案生成方法，其中，具體包括如下主要步驟：步驟1、獲取氣象災(zāi)害預(yù)警方案數(shù)據(jù)；步驟2、對(duì)氣象災(zāi)害預(yù)警方案數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建帶有命名實(shí)體識(shí)別標(biāo)簽的氣象災(zāi)害預(yù)警方案樣本數(shù)據(jù)集，提出利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)生成氣象災(zāi)害預(yù)警方案，并抽取少量文本輸入RoBERTa?BiLSTM?CRF模型中訓(xùn)練，直至收斂，再將剩余文本輸入模型中進(jìn)行氣象災(zāi)害預(yù)警方案關(guān)鍵實(shí)體標(biāo)記提取，并生成模板文本；步驟3、利用GPT?2模型生成氣象災(zāi)害預(yù)警方案，該模型可以生成大量氣象災(zāi)害預(yù)警方案模板文本，使氣象災(zāi)害預(yù)警方案數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)得以擴(kuò)充，輸出的預(yù)警方案準(zhǔn)確性可得到有效提高。

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