面向非技术用户的全链路自然语言数据分析系统设计与实现
作 者：
李勇路
摘 要：
非技术用户对自然语言数据分析系统的需求持续增长。为此，文章设计并实现了一种面向非技术用户的全链路自然语言数据分析系统，系统通过模块化设计集成数据处理、自然语言处理和用户交互功能，能够高效、准确地从大规模文本数据中提取有价值信息。特别是，系统采用了大规模预训练模型（如 Deepseek、qwen）并进行了微调训练，以提升在特定领域任务中的表现。通过对模型进行领域微调，系统能更精准地处理通信等特定领域的文本数据。性能测试结果表明，微调后的模型在处理特定领域文本时，展现了显著的精度和效率提升。在不同负载条件下，系统的响应时间、吞吐量和并发处理能力均得到了优化，为非技术用户提供了高效、稳定的数据分析工具。此外，系统的优化设计确保了较低的资源消耗和较高的计算效率，满足实际应用需求。
来 源：
《信息产业报道》 2025-09