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引入编译需要的Framework
BDVRClient使用了录音和播放功能，因此需要在Xcode工程中引入AudioToolbox.framework和AVFoundation.framework；BDVRClient还使用到了网络状态检测功能，因此还需要引入SystemConfiguration.framework；为了
Wenet：下一代开源语音识别框架 wenetProduction First and Production Ready End-to-End Speech Recognition Toolkit项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/we/wenet 项目简介是一个由阿里巴巴达摩院语音实验室主导开发的、高性能的端到端（E2E）语音识别开源框架。它旨在为开发者和研究
文章目录1 简介1.1 动机1.2 创新2 方法3 实验 1 简介论文题目：Resource-Enhanced Neural Model for Event Argument Extraction 论文来源：EMNLP 2020 论文链接：https://aclanthology.org/2020.findings-emnlp.318.pdf1.1 动机对于事件论元抽取，以前的方法存在下面挑战：
# HanLP 人名识别技术概述
随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展，如何从文本中准确提取出人名（Named Entity Recognition, NER）成为了一个重要的研究方向。HanLP 是一个开源的自然语言处理工具包，其中包含了很多强大的功能，包括中文的人名识别。本文将介绍 HanLP 的人名识别功能，包括其工作原理、使用方法及代码示例。
## 一、什么是人名识别？
人名识别
# Spring Boot整合HanLP自定义字典
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域中，分词是一项基础而又重要的任务。Java语言中，有一个非常流行的NLP库——HanLP。它提供了多种切分和处理文本的功能。在一些特定的应用场景中，我们可能需要自定义词典来提高分词的准确性。结合Spring Boot框架，能够快速构建应用和服务，本篇文章将介绍如何在Spring Boot项目中整合Han
# Synthetic Ontology 在 NLP 中的应用
## 什么是 Synthetic Ontology？
Synthetic Ontology（合成本体）是一个相对较新的概念，尤其在自然语言处理（NLP）领域中，它通过合成和组织知识来增强计算机对人类语言的理解能力。本体（Ontology）本身是一个正式的知识表示框架，定义了一个特定领域内的概念及其关系。而“合成”一词则暗示了在多种
## NLP分词管理实现指南
在自然语言处理（NLP）中，分词是基础的任务之一。分词管理的目的在于将文本数据拆分为更小的块，便于后续分析和处理。本文将介绍NLP分词管理的整体流程，以表格的形式展现步骤，并详细介绍每一步所需的代码和实现逻辑。
### 整体流程
以下是实现NLP分词管理的整体步骤。
| 步骤 | 描述 |
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# 如何实现NLP智能对话接口
在现代的应用程序中，NLP（自然语言处理）技术被广泛应用于智能对话接口的开发。作为一名刚入行的小白，让我们一同探索如何构建一个简单的NLP智能对话接口。接下来，我会分步骤带你走过实现这个项目的整个过程。
## 实现流程
我们可以将整个项目分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 实现NLP中的常见激活函数
在自然语言处理（NLP）中，激活函数用于神经网络模型中的节点，以引入非线性特性，从而帮助模型学习更复杂的模式。常见的激活函数包括 Sigmoid、ReLU 和 Tanh。本文将引导你逐步实现这些激活函数。
## 流程概述
在实现首先我们需要明确整个流程，下面是实现激活函数的步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何准备NLP训练样本：项目方案
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要领域，准备高质量的训练样本是成功构建NLP模型的关键。本文将介绍如何准备NLP训练样本，并提供相关代码示例。
## 一、项目背景
在构建一个NLP模型之前，首先需要确保所用的训练样本是高质量的。这些样本需要涵盖各类语言现象，并且在数据的数量和多样性上达到一定的水平。有效地准备训练样本可以显著提高模型的性能。
##
Maya 是一个开源的多语言多模态模型，能够处理和理解八种不同语言，包括中文、法语、西班牙语、俄语、印地语、日语、阿拉伯语和英语。该模型基于LLaVA框架，通过指令微调和多语言数据集的预训练，提升了在视觉-语言任务中的表现，特别适用于低资源语言的内容生成和跨文化理解。
ChatMCP 是一款基于模型上下文协议（MCP）的 AI 聊天客户端，支持多语言和自动化安装。它能够与多种大型语言模型（LLM）如 OpenAI、Claude 和 OLLama 等进行交互，具备自动化安装 MCP 服务器、SSE 传输支持、自动选择服务器、聊天记录管理等功能。
文章目录一、打开封装编辑器二、放置焊盘三、绘制丝印四、保存封装 一、打开封装编辑器打开软件PADS layout。点击工具→PCB封装编辑器。设置单位。 在英文输入模式，直接输入UMM切换到毫米（mm）；输入UM切换到密尔（mol）。设置栅格大小设计栅格：英文输入模式下，输入G+数字设置设计栅格大小。例 G5显示栅格：英文输入模式下，输入GD+数字设置设计栅格大小。例 GD5二、放置焊盘放置焊盘
文章目录HAN原理代码实践 HAN原理 整个网络结构包括五个部分： 1）词序列编码器 2）基于词级的注意力层 3）句子编码器 4）基于句子级的注意力层 5）分类 整个网络结构由双向GRU网络和注意力机制组合而成，具体的网络结构公式如下： 1）词序列编码器 给定一个句子中的单词，其中 i 表示第 i 个句子，t 表示第 t 个词。通过一个词嵌入矩阵 接下来看看利用双向GRU实现的整个编码流程：
文章目录参考模型模型求解第一阶段——只考虑单一的公路运输(Dijkstra算法)第二阶段——考虑铁路网络和公路网络（最优成本）建立模型所用数据代码实现第三阶段——在时间约束条件下的最短路径问题（分枝定界法+Dijkstra算法）建立模型所用数据代码实现程序框图流程图解释程序代码结果分析 参考模型以上海到广州为例，在公路与铁路的混合运输网中共选取28个城市，查阅数据得到各点之间的路程，同时查阅到运
Promptic 是一个轻量级的 LLM 应用开发框架，支持通过一行代码切换不同的 LLM 服务提供商。它提供了类型安全的输出、流式支持、内置对话记忆、错误处理和重试等功能，帮助开发者专注于构建功能，而不是底层的复杂性。
CodeArena 是一个在线平台，用于测试和比较不同大型语言模型（LLM）的编程能力。通过实时显示多个 LLM 的代码生成过程和结果，帮助开发者选择适合的 LLM，并推动 LLM 技术的发展。
谷歌推出的Multimodal Live API是一个支持多模态交互、低延迟实时互动的AI接口，能够处理文本、音频和视频输入，提供自然流畅的对话体验，适用于多种应用场景。
此分类模型是来自序列模型Convolutional Sequence to Sequence Learning，整体构架如上图所示。原论文是用来做语言翻译，这里我将稍微修改用来做问答中的slot filling和intent detection联合建模。本项目中的图片和原始代码是改自https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq&
树莓派的语音识别1. 安装linux下的声音库sudo apt-get install alsa-base
sudo apt-get install alsa-utils
sudo apt-get install libasound2-dev可能遇到的问题:E: Unable to locate package alsa-base解决:更换系统的源cd /etc/apt/
cp sources.l
自然语言处理在医学领域中的应用1.总述 近年来医疗数据挖掘发展迅速，然而目前医疗数据结构化处于起步阶段，更多的医疗数据仍然以自然语言文本形式出现。自然人的学习能力有限，因此学者们尝试通过自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）辅助完成汇总医学领域知识的过程，将知识提炼出来，提取其中有用的诊疗信息，最终形成知识本体或者知识网络，从而为后续的各种文本挖掘任务
作者 | XLNet Team译者 | 孙薇近日，XLNet 团队发布了新型预训练语言模型 XLNet，这个新模型在各项基准测试中都优于谷歌之前发布的BERT模型，其中模型 XLNet-Large 的数据量更是 BERT 模型的 10 倍左右。那 XLnet 和 BERT 到底要选谁？这次 XLnet 团队进行了一次对比实验，为了确保对比的公正性，在对比实验中作者采用相同的环境
文章目录前言训练模型预测数据 前言除了卷积神经网络，深度学习中还有循环神经网络也是很常用的，循环神经网络更常用于自然语言处理任务上。我们在这一章中，我们就来学习如何使用PaddlePaddle来实现一个循环神经网络，并使用该网络完成情感分析的模型训练。训练模型创建一个text_classification.py的Python文件。首先导入Python库，fluid和numpy库我们在前几章都有使
相关代码示例：import cv2
import mediapipe as mp
# 初始化手部关键点检测器
mp_hands = mp.solutions.hands.Hands(static_image_mode=False,
max_num_hands=2,
# 实现混合注意力 NLP 的指南
在自然语言处理（NLP）领域，混合注意力机制是一种优秀的技术，可以帮助模型在处理文本时聚焦于重要的部分。本文将引导你完成实现混合注意力机制的整个流程，适合刚入行的小白。
## 流程概述
以下是实现混合注意力的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 |
# 使用CoreNLP进行中文文本处理
在自然语言处理（NLP）领域，斯坦福大学的CoreNLP库是一个强大的工具，支持多种语言，包括中文。它提供了各种 NLP 功能，如分词、词性标注、命名实体识别等。本文将介绍如何在Python中使用CoreNLP进行中文文本处理，并配合代码示例和示意图来帮助理解。
## CoreNLP简介
CoreNLP是一个多语言的NLP工具包，常用于学术研究和工业应
# 自然语言处理（NLP）中的分类任务
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）已成为计算机科学和人工智能领域的重要研究方向。NLP的一个关键任务是文本分类。文本分类就是将文本数据根据特定的标准分配到一个或多个类别中的过程。本文将介绍NLP分类的基本概念，并通过代码示例为您演示如何使用Python进行文本分类。
## 文本分类的基本概念
文本分类是一种监督学习任务，其中每个输入文本
作者： 码上开花_Lancer。大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。虽然，截止到2023 年9 月为止，还没有非常好的大模型的理论分析和解释，也缺乏对语言模型训练数据的严格说明和定义。但是，大多数研究人员都普遍认为训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。从此前的研究来看，预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据
# 在Linux上打开JNLP文件的指南
JNLP（Java Network Launch Protocol）是一种用于启动Java应用程序的协议，尤其在网络环境中使用广泛。JNLP文件通常以XML格式编写，用户可以通过计算机或网络获取这些文件。然而，在Linux环境中打开和运行JNLP文件可能会有一些步骤和要求。本文将介绍如何在Linux系统上轻松打开JNLP文件。
## 准备工作
在Li
# 创建NLP批量标注工具的流程指南
在自然语言处理（NLP）相关的工作中，数据标注是一个重要的步骤。为了提高工作效率，我们可以构建一个批量标注工具。本文将介绍如何实现这样一个工具，并提供详细的步骤和示例代码。
## 工作流程概述
我们可以将创建NLP批量标注工具的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述