IBM 推出的 Granite 3.1 是一款新一代语言模型，具备强大的性能和更长的上下文处理能力，支持多语言和复杂任务处理。
这个东西是18年做的一个小玩意，当时在学习32就做了一个小玩意，放到B站上有很多人要资料，所以今天抽空就把这个作品的原理和过程来写一写。这个东西虽然科技含量不高，但是还是具有可玩性，看完你也可以做一个。 所需材料：STM32F103C8T6+SYN7318语音识别芯片+SIM800C模块。1 、系统整体架构系统主要由语音模块 SYN7318、蓝牙模块 HC-05、 GSM
1.背景介绍语音识别和语音合成技术是人工智能领域的重要研究方向之一，它们在智能设备中发挥着越来越重要的作用。语音识别技术可以将人类的语音信号转换为文本，从而实现人机交互，而语音合成技术则可以将文本转换为语音，为用户提供自然的语音反馈。随着深度学习技术的发展，语音识别和语音合成技术的性能得到了显著提升，这使得它们在智能设备中的应用也逐渐普及。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算
今天去了XXX教育公司面试nlp算法实习生岗，知道自己很菜，感觉录取机会不大但也是去试了一下，有男朋友陪着整体没什么压力。面试的是一个技术管理岗的人吧，去了问的主要问题是：介绍一下你们专业主要是干什么的介绍一下你接触的与nlp相关的项目细节性的问题：预处理的工作、使用的文本格式、用的分类算法、lstm与rnn的区别、遗忘门如何产生参数、tanh、sigmoid、relu的区别及函数图像、Seque
递推算法之一：倒推法1、一般分析思路：if 求解初始条件F1then begin{ 倒推 }由题意(或递推关系)确定最终结果Fn;求出倒推关系式Fi-1 ＝G(Fi );i=n;{ 从最终结果Fn出发进行倒推 }while 当前结果Fi非初始值F1do 由Fi-1＝G(Fi)倒推前项;输出倒推结果F1和倒推过程;end { of then } elsebegin{ 顺推 }由题意(或递推关系)确定
中文分词中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。jieba 是目前Python中文分词组件之一。特点支持四种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的
目录<span style="color:#333333"><span style="background-color:#f5f5f5">1. AIML简介
2. AIML的安装
3. AIML的使用
4. AIML语法简介
5. 添加多个AIML文件
6. 加速AIML的载入
7. 会话和谓词</
近两年人工智能的火热，渐渐被认为是科技的新风口！AI与以往的风口行业不同，AI无论是共享产品、新零售、还是网约车，都与人们日常的生活息息相关，用户在这个新时代下，确实是享受到实惠便捷的服务。伴随人工智能的出现，也是出现了很多普通用户无法理解的词汇：自然语言、图像和深度学习等。这些技术要么处于孵化阶段，要么停留在概念时期，短时间内都无法制作出成熟的产品，导致用户无法拥有实际的感知。AI翻译这是一个离
目录一、什么是MybatisPlus为什么要学MybatisPlus？特性：二、快速入门2.1快速初始化一个空的spring boot 项目2.2配置依赖2.3配置(连接数据库)2.4在spring boot启动类中添加@MapperScan注解，扫描Mapper文件夹：2.5添加测试类，进行功能测试：2.6自定义实现类 MyMetaObjectHandler三.UUID四.SnowFlake（雪
盘古分词是一个基于 .net framework 的中英文分词组件。主要功能 中文未登录词识别
盘古分词可以对一些不在字典中的未登录词自动识别
词频优先
盘古分词可以根据词频来解决分词的歧义问题
多元分词
盘古分词提供多重输出解决分词粒度和分词精度权衡的问题
中文人名识别
输入： “张三说的确实在理”
分词结果：张三/说/的/确实/在理/
输入 “李三买了一张三角桌子”
分词结果：李三/买/了/
导读：自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部分。下面是整理的其他文章，希望对大家有所帮助，人工智能数
前言：自然语言处理（NLP）是指使用计算机处理和理解人类语言的技术。 文章目录自然语言序言背景适用领域技术支持应用领域程序员如何学总结 自然语言序言自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一门研究如何让计算机理解和处理人类语言的技术。它的目标是使计算机能够读取、理解、解释和生成自然语言文本，从而实现与人类的自然语言交互。NLP在过去几十年中取得
『2021语言与智能技术竞赛』- 关系抽取任务 官方的baseline是将关系抽取任务转换成序列标注任务，使用Paddle实现。本文将提供bert4keras的实现本文的代码地址 https://github.com/hgliyuhao/LIC2021_EE_baseline可以参考的其他baseline关系抽取官方baseline：https://aistudio.baidu.com/
文章目录项目简介任务简介中文自然语言处理简介中文分词词性标注 Part-of-speech Tagging，POS去停用词命名实体识别详解中文命名实体识别特点实体标注体系序列标注分类的评价标准NER的评价标准小结HMM与维特比解码CRF算法 项目简介知识图谱、信息抽取以及规则系统 基于机器学习的信息抽取系统（本节内容） 基于深度学习的信息抽取系统 信息抽取最新研究与展望 信息抽取实战经验与面试准
“人才引进落户政策”“企业法人变更登记”“如何办理公积金贷款”……在智慧政务业务中，智能客服能够7*24小时响应群众、企业关于日常事务办理、民生政策、企业经营法规等咨询，大力提升了信息获取的便利性。智能问答系统涉及自然语言处理、语音技术、检测技术、文字识别等多项AI技术，已成为了互联网+政企服务不可或缺的组成部分。在业务场景中，智能客服聚焦常见问题，将复杂的政策、众多的业务进行细致拆解和梳理，对问
自然语言处理与词袋模型目录自然语言处理与词袋模型一.概念 二.常见用途(1)邮件过滤(2)搜索引擎 (3)机器翻译，比如Google、有道翻译(4)语音助理，比如Siri、智能音箱等三.具体样例一.概念自然语言，即人们日常使用的语言，也就是每天包围着我们的文本信息和语音信息。自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）研究的是如何通过机器学
上一篇：基于电影知识图谱的智能问答系统（三） -- Spark环境搭建一、什么是分词器？ 分词器，是将用户输入的一段文本，分析成符合逻辑的一种工具。到目前为止呢，分词器没有办法做到完全的符合人们的要求。和我们有关的分词器有英文的和中文的分词器：输入文本-关键词切分-去停用词-形态还原-转为小写中文的分词器分为：单子分词
android 聊天机器人相关信息全写在代码中，很详细一 、界面展示做了图标适配 感觉还可以。。。emmm nice二 、代码遇到的坑也都在代码中做了解释，下面是我查阅的一些资料 demo下载地址： 1、mainActivity.javahttp://api.qingyunke.com/ 青云客聊天机器人API 也可以找其他的，但是要注册实名之类的https://www.jianshu.com/p
1.背景介绍语音识别技术，也被称为语音转文本技术，是人工智能领域的一个重要分支。它的核心是将人类的语音信号转换为文本信息，以便进行后续的处理和理解。随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术也在不断取得进步，成为智能家居的驱动力之一。智能家居是指通过集成互联网、人工智能、大数据等技术，将家居设备与互联网连接，实现家居设备的智能化管理。语音识别技术在智能家居中起着至关重要的作用，它可以让用户通过语音命
pycharm运行报错通过以下的处理，实体识别和关系抽取融合成了一个序列标注问题 针对 DuIE2.0 任务中多条、交叠SPO这一抽取目标，比赛对标准的 ‘BIO’ 标注进行了扩展。 对于每个 token，根据其在实体span中的位置（包括B、I、O三种），我们为其打上三类标签，并且根据其所参与构建的predicate种类，将 B 标签进一步区分。给定 schema 集合，对于 N 种不同 pre
Chatgpt | Chat | Gpt | 小智Ai | Chat小智 | Gpt小智 | ChatGPT小智Ai | GPT小智 | GPT小智Ai | Chat小智Ai 丨 人工智能技术的发展，尤其是自然语言处理领域的进步，正在为人类语言沟通带来巨大的变革。其中，OpenAI 的 ChatGPT 技术备受关注，其能否解决人类的语言沟通障碍成为了人们热议的话题。一、ChatGPT
什么是多模态人工智能？多模态人工智能是一种人工智能，能够处理和理解来自不同模式或模态的输入，包括文本、语音、图像和视频。这意味着它可以识别和解释各种形式的数据，而不仅仅是一种类型，这使得它更加通用并适应不同的情况。从本质上讲，多模态人工智能可以像人类一样“看”、“听”和“理解”，使其能够以更自然、直观的方式与世界互动。多模态人工智能的应用多模式人工智能的能力是巨大且广泛的。以下是多模式人工智能可以
我们以国内最受欢迎的DNSPOD智能解析系统为例，以新网注册的域名为例，图文说明双线双IP（多线多IP）的服务器如何实现域名智能解析。360vps更新于2012年3月。 1、修改原来域名DNS服务器地址为DNSPOD的DNS服务器地址。登陆新网域名管理面板http://dcp.xinnet.com 点击 “域名管理” 2、点击 “修改域名DNS”。（不同注册商的域名
# 使用 HanLP 过滤中文符号的指南
在本文中，我们将逐步引导你使用 HanLP 库来过滤文本中的中文符号。HanLP 是一种自然语言处理工具，可以用于处理中文文本。我们将涵盖整个流程、必要的步骤和代码示例，以便你能够轻松实现目标。
## 流程概述
下面是我们将要执行的步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 HanLP 库 |
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# 使用PaddleNLP的Taskflow计算文本相似度
计算文本相似度是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，广泛应用于推荐系统、搜索引擎、社交媒体分析等场景。PaddleNLP是一个强大的深度学习框架，提供了多种预训练模型和功能，使得文本相似度的计算变得简单而高效。本文将介绍如何在PaddleNLP中使用Taskflow计算文本相似度，并辅以代码示例、结构化图示以及甘特图来帮助读者更清晰
# 使用 PaddleNLP 实现文本摘要和关键词提取
在文本处理领域，文本摘要和关键词提取是两个重要的任务。本文将指导您如何使用 PaddleNLP 实现这两个功能。从准备环境到运行代码，我们将详细介绍每一步的实施流程。
## 流程概述
实现文本摘要和关键词提取的主要步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|:----:|:----:|
| 1 | 环境准备与安装 |
| 2 |
# 文本挖掘与自然语言处理（NLP）：基础及应用
在当今的信息时代，文本和数据的数量日益庞大。无论是社交媒体中的评论、网页上的文章，还是电子邮件的内容，如何有效地从这些文本数据中提取有价值的信息便成为一项重要的挑战。文本挖掘（Text Mining）和自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）便是在这个背景下应运而生的技术。
## 一、文本挖掘是什么？
# 自然语言处理与GPT的探索之旅
## 引言
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支。它致力于使计算机能够理解、解释和生成自然语言。近年来，基于深度学习的语言模型，如GPT（生成对抗网络），在NLP任务中表现出色，改变了许多应用的面貌。本篇文章将深入探讨NLP和GPT的基本概念，提供一些代码示例，以及如何使用这些工具进行任务处理。
## 自然语言处理（NLP）概述
NLP涉及语音
# HanLP 繁体简体转换的实现指南
在现代的自然语言处理（NLP）应用中，汉字的繁简体转换是一个常见的需求。HanLP作为一个功能强大的自然语言处理工具包，能帮助我们完成这个任务。在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用HanLP进行繁体简体的转换，步骤详尽且附带解释和代码示例。
## 流程概述
在实现繁体简体转换的过程中，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用HanLP进行依存句法分析并构建三元组
依存句法分析是自然语言处理中的重要任务，它通过分析语句中的词汇之间的关系，以理解句子的结构和含义。在本文中，我们将探索如何使用HanLP工具进行依存句法分析，并从中提取三元组。
## 一、什么是依存句法分析？
依存句法分析的核心是确定句子中各个词汇之间的依存关系。例如，在句子“咖啡使我清醒”中，“咖啡”是主语，“使”是谓语，“我”是宾语，而“清