陈浩-微博直播互动答题架构设计实战
推广模块-新媒体参考答案(新媒体H3-21)
H3-21 唐人神1.微博的规划和设计（1）微博账号类型微博的账号有哪两种？唐人神开展微博营销应该选择哪一种账号？（2）微博名称选取唐人神集团在微博营销过程中，针对不同的产品，实行微信多号战略。
请为集团设计2个微博账号。
一个是唐神人肉类产品，一个是生猪饲料产品。
并说明理由。
（企业微博号：一般越短越好；要简单、好记、易理解、特别；加强权威性，同时2.增加粉丝量拥有一定量的粉丝是开展微营销的基础。
在微营销初期，如果吸引粉丝就是摆在企业面前一个非常重要的任务。
请在下列表格中，总结出吸引粉丝的一些方法：活动。
5 转发和评论利用微博搜索功能，搜索相关关键词或品牌词，对搜索出的内容进行评论，精彩的可以转发到我们的微博，评论与转发时可以多@几个用户，扩大曝光率，吸引粉丝的关注。
3.微博宣传推广当公司微博粉丝数量达到一定量的时候，我们可以利用微博进行宣传推广活动。
公司拟在5月份组织一次大规模的店庆促销活动，其各大电商销售平台上（淘宝店、天猫店、1号店等）销售的产品实行新品优惠活动。
现打算通过微博对此次活动进行宣传推广，并希望更多的目标客户对此次活动进行关注，请你设计此次活动的微博内容，并填下入表。
微博标题微博内容唐人神店庆真情回馈，新品钜惠等你来拿20年诚信经营，做百姓放心食品，5月唐人神大规模促销活动火热进行中，凡是在淘宝、天猫、1号店购买唐人神中式香肠，腌腊制品，酱卤制品，西式火腿，西式灌肠，速冻制品，软罐头制品，高温火腿肠，生鲜肉类系列产品均可领取20-100元不等的优惠券，先到先得，机不可失，不容错过！4.粉丝交流在公司宣传推广活动中，与粉丝的互动尤为关键，互动可以了解粉丝对公司以及产品等的态度和意见。
针对公司本次5月的活动，请将与粉丝公司互动的方法和序号与“粉丝”互动的方法理由1 @好友@好友可以引起好友的关注，特别是在促销活动、有奖竞猜、投票活动、转发有礼的微博后@好友，可以使他们积极参加活动。
2 评论并转发送礼活动安排专人评论粉丝微博，转发送礼增加粉丝的互动，也增加企业曝光度，加强互粉动作能有提升互粉数量。
《基于深度学习的金融问答系统的设计与实现》
《基于深度学习的金融问答系统的设计与实现》一、引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在金融领域的应用日益广泛。
为了提升用户体验，优化金融服务，本文设计并实现了一个基于深度学习的金融问答系统。
该系统通过深度学习技术对金融领域的问题进行自动回答，以提供准确、及时的信息。
二、系统需求分析（一）用户需求本系统旨在满足以下用户需求：快速获取金融信息、便捷地解决金融问题、提高金融知识水平。
（二）业务需求系统需具备以下业务需求：支持多种金融领域问题、提供准确答案、支持实时更新金融数据。
三、系统设计（一）系统架构本系统采用深度学习技术，结合自然语言处理（NLP）和知识图谱技术，实现金融问答系统的设计与实现。
系统架构包括数据预处理模块、模型训练模块、问答模块和用户交互模块。
（二）数据预处理数据预处理模块负责收集金融领域的数据，包括文本、图片等，并进行清洗、标注和特征提取。
通过构建金融领域的语料库，为模型训练提供高质量的样本数据。
（三）模型训练模型训练模块采用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等，对金融领域的问答数据进行训练。
通过不断优化模型参数，提高模型的准确率和泛化能力。
（四）问答模块问答模块负责接收用户的提问，并调用训练好的模型进行问题回答。
该模块采用自然语言处理技术，对用户问题进行解析和语义理解，生成准确的答案。
（五）用户交互模块用户交互模块负责与用户进行交互，包括接收用户提问、展示答案、提供反馈等。
该模块采用友好的界面设计，提高用户体验。
四、系统实现（一）数据采集与预处理本系统通过爬虫程序从金融网站、论坛等渠道收集数据，并进行清洗、标注和特征提取。
针对金融领域的文本数据，我们构建了专门的金融领域语料库，以便更好地支持模型的训练和推理。
（二）模型训练与优化本系统采用深度学习算法对金融领域的问答数据进行训练。
我们使用循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等模型进行训练，通过调整模型参数、增加样本数据等方式不断优化模型性能。
直播答题解决方案
4.法律风险：聘请专业律师团队，对活动方案进行合法性审查，确保活动合规。
六、总结与展望
本方案旨在为直播答题活动提供一套合法合规的解决方案，通过严谨的题库建设、活动策划、技术支持、用户互动等环节，确保活动的顺利进行。未来，随着直播行业的不断发展，直播答题活动将更加丰富多样，本方案也将不断优化和完善，以适应市场变化，为用户提供更好的体验。
3.技术支持
（1）直播平台：选择具备相关资质、技术实力强、信誉良好的直播平台。
（2）答题系统：开发稳定、高效、易用的答题系统，确保活动顺利进行。
（3）数据统计与分析：对活动数据进行实时统计与分析，为活动优化提供依据。
4.运营管理
（1）用户管理：制定用户管理规范，确保用户行为合规，维护活动秩序。
（2）内容管理：加强对直播内容的监管，杜绝违法违规信息传播。
（3）宣传推广：利用直播平台、社交媒体等渠道，进行合规的宣传推广，扩大活动影响力。
2.题库建设
（1）题目来源：确保题目来源于权威、合法的渠道，如公开出版物、官方资料等。
（2）题目审核：设立专业审核团队，对题目进行严格把关，确保题目内容准确、合规。
（3）题库分类：按照题目难度、类型等进行分类，满足不同层次用户的需求。
2.活动策划
（1）活动主题：围绕知识性、娱乐性、互动性等方面，策划具有吸引力的活动主题。
（2）活动规则：明确活动时间、参与方式、答题流程、奖励机制等，确保活动公平、公正、公开。
（3）活动宣传：通过合法合规的渠道进行活动宣传，提高活动知名度，吸引更多用户参与。
3.技术支持
（1）直播平台：选择具备相关资质、技术实力强、信誉良好的直播平台。
基于人工智能的自动化问答系统研究与实现
基于人工智能的自动化问答系统研究与实现第一章研究背景近年来，随着人工智能技术的快速发展，在各个领域都有着广泛的应用。
其中，自然语言处理领域的发展尤为迅猛。
自然语言处理技术用于处理人与机器之间的交互，其中最核心的技术之一就是问答系统。
问答系统是一种能够自动回答用户提出的自然语言问题的机器应用程序。
基于人工智能的自动化问答系统具有准确、快速、实用等特点，极大地提高了智能提问答案的效率和质量。
然而，目前市面上的问答系统仍然存在不足。
例如，传统的基于检索式(Information Retrieval, IR)的问答系统仅能够根据关键字从海量数据中搜索出相关答案，但缺乏语义分析，不能准确理解用户的意图。
因此，如何结合自然语言处理和人工智能技术来构建更加高效精准的问答系统是当前自然语言处理领域最为重要的研究课题之一。
第二章研究现状目前，已经有许多学者利用自然语言处理和人工智能技术来构建自动化问答系统。
其中，国内外学者采用的主要方法可分为两类：一种是基于规则的方法，另一种是基于机器学习的方法。
基于规则的方法通过构建规则库，利用人工手动设计应对用户提问的规则，再通过知识库的查询和推理实现答案的匹配。
这种方法可控性较高、效率较快，但需要消耗大量的人工成本，并且由于规则库的复杂性，难以适应大量的场景和不同的语境。
基于机器学习的方法则是通过训练模型，利用大数据集和算法建立模型，实现对用户问答的分析和学习，而后对用户提问进行分类和预测。
与规则法相比，机器学习法不需要构建大量规则库，具有较强的智能性和可拓展性，但是需要大量的数据和计算资源，训练时间较长。
值得一提的是，近来涌现出以预训练模型BERT或者其变种为基础的自动问答系统，具有对语言的深刻理解和较高的精度。
第三章系统架构设计在本系统的架构设计中，我们采用了一种混合框架，将传统的规则匹配和机器学习法相结合。
具体实现步骤如下:首先，我们将常见的问题分类，例如：“什么是xx？”，“xx怎么做？”，“xx是谁”，把更好的答案匹配给不同的问题类型，构建了基于规则的问题类型库。
融合大语言模型的领域问答系统构建方法
融合大语言模型的领域问答系统构建方法目录一、内容概述 (2)二、相关背景介绍 (2)三、融合大语言模型的构建方法 (3)1. 数据收集与处理 (4)2. 模型选择与训练 (5)3. 模型优化与评估 (6)四、领域问答系统的构建步骤 (7)1. 需求分析 (8)2. 知识库建立与整合 (9)3. 系统架构设计与实现 (10)4. 用户界面设计 (11)五、融合大语言模型在领域问答系统中的应用 (12)1. 自然语言处理技术应用 (13)2. 上下文理解与推理能力 (14)3. 知识图谱技术结合应用 (15)4. 跨领域知识融合策略 (16)六、实验与评估方法 (16)1. 实验数据集及预处理 (18)2. 实验设计思路 (19)3. 评估指标与方法 (20)4. 实验结果分析 (20)七、挑战与展望 (21)1. 技术挑战与解决方案 (23)2. 应用前景展望 (24)3. 发展趋势分析 (24)八、总结与未来工作 (25)1. 项目成果总结 (26)2. 经验教训分享 (26)3. 未来工作计划与建议 (28)一、内容概述核心思想部分将介绍构建方法的核心理念，包括如何融合大语言模型技术、如何利用领域知识库、如何设计问答系统的架构等。
强调构建过程中应遵循的原则，如系统性、可扩展性、可维护性等。
在涉及的关键技术方面，将详细介绍本构建方法所需的主要技术手段，包括自然语言处理、深度学习、知识图谱等领域的技术。
强调这些技术在构建领域问答系统过程中的作用和应用方式。
本概述部分将提供一个全面的、具有指导意义的框架，为后续详细阐述构建方法提供基础。
通过本概述，读者可以了解整个构建方法的核心思想和关键技术，为后续的深入研究和实践提供参考。
二、相关背景介绍数据预处理：对领域相关的文本数据进行清洗、去重、分词等操作，为后续处理做好准备。
问题理解：将用户提出的问题进行分词、实体识别、依存句法分析等处理，以获取问题的关键信息。
计算机类课程智能问答助手的设计与实现
模型、朴素贝叶斯分类等技术开发了“计算机类课程智能问答助手”。在节省人力物力成本开销的同时, 也为计算机知识的
普及提供了便捷途径。
关键词: 人工智能；在线网络学习；计算机类课程智能问答
中图分类号:TP391.1
文献标识码:A
文章编号:1007-9416(2021)06-0160-03
0 引言
近十几年以来, 各种搜索引擎产品不断推陈出新, 满 足了用户的信息检索需求。随着人工智能技术的发展, 智 能问答逐渐成为人们获取领域知识的常用方法之一。智 能问答助手软件能够自动识别用户意图并返回用户需要 的答案, 在随时随地方便用户获取知识的同时, 大大节省 人力物力成本开销。因此, 将人工智能中的智能问答应用 在教育技术工作中已成为一种发展趋势。现如今在线网 络课程学习逐渐成为大众学习的新模式, 同时在线网络 课程用户在选课学习过程中往往有许多困惑, 如一门课 课程主要知识点是什么？想学一门课之前应该先学哪些 课程？两门课程之间有何关系等。如果有一个智能问答助 手能够随时回答用户的该类问题, 将会极大地方便用户 的学习。研发计算机课程智能问答小助手, 用户输入自己 想要了解的问题, 便可直接得到相关答案, 解决学生学习 过程中对于未知课程的困惑, 使学习更加便捷, 这就是其 智能化的体现。相关方法技术可以推广致其他学科领域, 为教育技术领域智能问答助手构建打下技术基础。本文 以智能化的体现为脉络, 通过“计算机类课程智能问答助 手”为用户提供一个能系统脉络清晰, 问题解答正确率更 高的网络平台。
4.1 前后台数据交互 计算机类智能问答助手前端的网站用Python语言实 现前端界面设计以及程序的设计。系统先进行数据预处 理, 包括前期收集、完善语料库, 反复筛选数据及数据转 换。通过Jieba分词对用户提出的问题进行分词,采用朴素
基于AIDA模式的农产品直播营销策略研究
基于AIDA模式的农产品直播营销策略研究目录一、内容概述 (3)1. 研究背景与意义 (3)2. 研究目的与问题提出 (4)3. 研究方法与数据来源 (5)二、理论基础与文献综述 (5)1. AIDA模式概述 (7)注意力阶段 (9)感知阶段 (10)记忆阶段 (11)决策阶段 (12)2. 农产品直播营销相关研究 (13)国内外研究现状 (15)研究空白与不足 (16)三、AIDA模式在农产品直播营销中的应用 (17)1. 注意力阶段的策略 (19)优化直播内容 (20)创意直播形式 (21)强化主播魅力 (22)2. 感知阶段的策略 (23)展示农产品特点 (24)分享使用体验 (26)建立信任关系 (27)3. 记忆阶段的策略 (28)制定个性化推荐 (29)创造独特卖点 (30)强化品牌故事 (31)4. 决策阶段的策略 (32)提供优惠信息 (33)设计互动环节 (35)激发购买欲望 (36)四、案例分析 (37)1. 成功案例介绍 (38)直播内容与形式 (39)营销效果与数据分析 (40)2. 失败案例分析 (41)存在的问题 (42)改进措施与建议 (43)五、研究结论与展望 (45)1. 研究总结 (46)AIDA模式在农产品直播营销中的应用效果 (48)存在的不足与改进空间 (49)2. 研究展望 (50)未来研究方向 (51)实践应用前景 (52)一、内容概述随着互联网技术的不断发展，直播营销已经成为了农产品销售的新渠道。
AIDA模式(Attention、Interest、Desire、Action)作为一种有效的营销策略，已经在各行各业得到了广泛应用。
本文旨在通过对农产品直播营销的研究，探讨如何运用AIDA模式提高农产品直播营销的效果，从而实现农产品销售的增长。
本文将对AIDA模式进行详细的阐述，分析其在农产品直播营销中的作用和优势。
通过对现有农产品直播营销案例的分析，总结出成功的经验和教训，为农产品直播营销提供实践指导。
巨量引擎创意营销中级认证模拟题库
巨量引擎创意营销中级认证模拟题库1.竖屏创意方向包括循环、第四堵墙和用户对话、分屏、模仿UGC内容、视频海报、动势剪辑和手绘动画等。
2.看视频不转发、不点赞、不让别人观察态度是属于用脚投票。
3.剧情不是形式系列化，ACD为内容系列化。
4.创建者开发新的人设可以通过个性输出型、技能展示型和干货传递型等方式呈现。
5.系列化包括内容系列化和形式系列化。
6.横屏转竖屏需要完整、清晰、生动形象地呈现出关键画面内容，可以通过上下滚动画面滚动播放来实现。
7.视频的创意方向包括循环、打破第四堵墙和用户对话、分屏、模仿UGC内容、视频海报和个人创意视频等。
8.竖屏相比于横屏有显著提升广告创意数据、视觉注意力和点击效果，更贴合用户使用手机的惯。
9.广告屏幕不是只要竖起来就能提高效果，需要通过创意方式和表现手法来获得用户好评。
10.横屏转竖屏可以重构画面。
21、在原有视频创意基础上进行二次创作和适当改变，也是一种创新。
这符合视频创新的理念。
22、全画幅拍摄短视频的优势包括弱光环境下噪点少，能拍摄更远距离物体，具有更柔和更平滑的焦外效果和更快的对焦速度。
23、在拍摄人物时，我们一般选择畸变较小的50mm F1.4镜头或85mm F1.8镜头，或者70-200mm F2.8中长焦大光圈镜头。
24、电子稳定器的优势在于拆装快捷方便，更利于新手，携带方便，适合单兵作战。
但是其承重量有限，机械稳定器的承重要优于电子稳定器。
25、容易隐藏信噪比好的收音器材是无线麦克风，因为机身小巧可以藏在被摄者身上，且离声源近信噪比才好。
26、在拍摄视频最有利于后期直接输出，只需要少量后期的器材最推荐的是XXX5D4，因为其具有LOG曲线，后期空间很大，能拍高动态范围的影片。
27、通过构图可以达到引导观者、情绪表达、表明主次等效果。
28、如果想要在视频中表现温情的基调，我们应该选择黄色主色调进行调色。
绿色多用于清新自然，粉色多用于甜蜜美丽，红色多用于激情、爱与暴力。