FAQ
自然语言处理（NLP）是什么？

自然语言处理（NLP）是什么？

NLP通过分析非结构化数据来识别潜在威胁、异常或指示风险的模式，从而增强风险管理。例如，金融机构使用NLP来分析新闻文章，收益报告或客户反馈，以检测市场波动或新出现的风险。情绪分析在有关公司或行业的报告或社交媒体讨论中标记负面情绪，从而实现先发制人的行动。

在合规和监管领域，NLP自动分析法律和政策文件，确保遵守标准。例如，NLP系统提取并突出显示可能在合同中造成合规风险的条款。NLP还通过分析交易描述、电子邮件或聊天日志中的可疑模式或行为来支持欺诈检测。

先进的NLP技术，如实体识别和文本摘要，简化了大量数据的处理，使其更容易有效地识别和管理风险。spaCy、Hugging Face Transformers和领域特定模型 (例如FinBERT) 等工具广泛应用于金融、医疗保健和法律部门的风险管理工作流程中。

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预训练在视觉-语言模型中扮演什么角色？

预训练在视觉-语言模型（VLMs）的发展中起着至关重要的作用，因为它使这些模型能够在针对特定任务进行微调之前，学习丰富的视觉和文本数据表示。这个过程涉及在包含配对图像和文本的大型数据集上训练模型。在预训练阶段，模型学习理解视觉元素与其相应文

自监督学习损失函数是什么？

自监督学习损失函数是一种数学工具，用于衡量模型预测输出与数据实际输出之间的差异。与传统的监督学习不同，后者依赖于标记数据进行学习，自监督学习则是从数据本身生成标签。这意味着损失函数的设计是为了通过比较模型的预测与这些自生成的标签来优化模型。

无服务器应用开发的最佳实践是什么？

在开发无服务器应用程序时，有几个最佳实践可以显著提升项目的效率和可维护性。首先，至关重要的是以模块化的方式设计应用程序。这意味着将应用程序拆分为更小的、单一目的的函数，专注于特定任务。这种做法不仅有助于更好的管理和扩展，还简化了调试和测试。