关于HMM模型的介绍，网上的资料已经烂大街，但是大部分都是在背书背公式，本文在此针对HMM模型在中文分词中的应用，讲讲实现原理。尽可能的撇开公式，撇开推导。结合实际开源代码作为例子，争取做到雅俗共赏，童叟无欺。没有公式，就没有伤害。 模型介绍第一次听说HMM模型是从李开复的博文论文中听说的：
李开复1988年的博士论文发表了第一个基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统Sphin
背景 在介绍PhoneApp的创建过程时，我们知道为了支持双卡手机，PhoneFactory创建了两个Phone对象。 然而由于通信制式、功耗等的限制，目前底层的芯片厂商规定modem工作于DSDS模式下，于是同一时间内只有一个Phone具有上网的能力。 本文旨在揭示激活Phone拨号能力的过程，即讲述数据拨号前的准备工作。版本 android 7.
NLP宏观指标计算是一个逐步细化的过程，它涉及捕获、解析和分析自然语言处理的宏观数据，为模型的优化提供坚实的基础。本文将通过一系列的步骤，从协议背景到多协议对比，详细阐述这一过程。
## 协议背景
在NLP领域，协议背景是理解数据交换和格式的基础。以下是OSI模型四象限图和协议发展时间轴的展示，帮助我们理解从网络协议到NLP数据交互的演变过程。
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简介： 准确性与可解释性是不能同时达到的吗?来自 IEEE 研究员 Cuntai Guan 这样认为：“许多机器决策仍然没有得到很好的理解”。大多数论文甚至提出在准确性和可解释性之间进行严格区分。准确性与可解释性是不能同时达到的吗?来自 IEEE 研究员 Cuntai Guan 这样认为：“许多机器决策仍然没有得到很好的理解”。大多数论文甚至提出在准确性和可解释性之间进行严格区分。神经网
【API解析】微软edge浏览器大声朗读功能（read aloud）调用步骤1. 来源github: MsEdgeTTS, edge-TTS-record
吾爱破解：微软语音助手免费版，支持多种功能，
2. 准备工作功能来源：edge浏览器抓包工具：fiddler模拟请求：postman3. 主要分析步骤第一步：确定edge浏览器read aloud功能用js如何调用，fiddler上没有捕捉到c
在最近的项目中，我需要下载并使用一个 NLP 相关的 PTH 模型。这项任务涉及多个技术环节，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误处理。接下来，我将详细记录整个过程，以便后续参考。
## 环境配置
首先，我们需要确保开发环境配置正确。以下是推荐的环境依赖版本：
| 环境组件 | 版本 |
|------------|-------------|
| P
在这个信息爆炸的时代，很多时候我们在浏览各类文档或网页时，需要快速找到文章的主题或核心内容。这就是“nlp算法识别标题”应用的场景。自然语言处理（NLP）通过算法可以高效地分析文本，识别出文章的标题或主旨，为用户提供简洁的信息传递。
首先，我来简单介绍一下背景。我们希望通过现代的NLP技术来提升信息获取的效率，特别是在大量信息中快速找到相关标题或核心内容。这可以广泛应用于新闻聚合、文档整理、数据
基于openpose数据的用户姿势识别继续上一篇的github项目，继续将他修改成基于openpose数据集的网络结构。1. 神经网络复习为了方便读懂神经网络的框架代码和后续的网络按需修改，在这里简单复习一下分类和回归问题，然后把自己对深度学习网络的简单理解记录下来。用简单的单变量线性回归做例子： 将房子的大小作为输入特征x来盘预测房子的价格y，h代表学习算法的解决方案或函数。 一种可能的表达式就
使用c/c++实现SLR1语法分析器一、前言二、具体实现1、结构体介绍analysis_table_cell.hcollection.hitem.hprodection_rule.hstate.hsymbol.h和word.h2、重要结构介绍3、重要函数介绍CLOSURE()GOTO()getCanonicalCollection()FIRSTFOLLOW构建分析表语法分析三、用法四、测试结果五
在当今的技术世界，大模型 NLP（自然语言处理）已经成为了重要的研究领域，它可用于文本生成、情感分析、机器翻译等众多应用。在搭建和实施大模型 NLP 项目时，涉及到多个技术环节，从环境准备到性能优化各个步骤都需要小心处理。以下将详细记录我的实践过程，分享在这一过程中所遇到的挑战和解决方案。
## 环境准备
首先，我们需要确保技术栈的兼容性，以下是版本兼容性矩阵的示例：
| 软件/库
离线NLP原理的描述
离线自然语言处理（NLP）是一种在没有连网的情况下处理和分析自然语言数据的技术。这种技术使得算法能够在本地设备上运行，为数据隐私提供了更高的保障，同时也可以提高处理速度。随着对数据隐私的日益重视，离线NLP的应用范围逐渐扩大，为文本分析、情感分析及信息提取等多个领域提供了强大的支持。
> “离线NLP有助于处理敏感数据，有助于用户隐私保护。”
> —某研究机构报告
构建NLP数据集是自然语言处理领域中的一项重要任务。良好的数据集能够显著提高模型的训练效果和预测准确率。本文将详细记录自己在“构建NLP数据集”过程中所经历的每个步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。
## 环境配置
在开始构建数据集之前，首先需要搭建好开发环境。所需的基本依赖包括Python、TensorFlow和NLTK等。可以借助思维导图来组织这些依赖。
SnowNLP是一个用于处理中文文本的自然语言处理（NLP）库，致力于为用户提供多种文本分析能力，包括情感分析、中文分词、文本分类等功能。它可以应用于社交媒体情感分析、客服自动回复、产品评论解析等场景。
## 适用场景分析
在市场营销、舆情监测及客户服务等领域，分析用户情绪和理解用户反馈至关重要。SnowNLP作为一款高效的中文文本处理工具，能够帮助企业更好地捕捉和理解用户情绪，进而优化产品和
关键词提取(tf-idf与textRank)一.tf-idftf-idf提取关键词是一种简单有效的提取关键词的方法.其思想主要在于预先统计在语料中出现的所有词的词频,计算出idf值,然后再针对要提取关键词的文章或句子的每个词计算出tf值,乘起来便是tf-idf值.值越大表示作为关键词的优先级越高.假设现在语料一共有M篇文章,其中词A在其中m篇中出现过了,那么A的idf值为log(M/m)
本文参考以下链接，如有侵权，联系删除论文参考引言知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。Knowledge Distillation，简称KD，顾名思义，就是将已经训练好的模型包含的知识(”Knowledge”)，蒸馏(“Distill”)提取到另一个模型里面去。 温度: 我们都知道“蒸馏”需要在高温下进行，那么这个“蒸馏”的温
传统模式的 Web 系统以客户端发出请求、服务器端响应的方式工作，服务端不能主动发送请求(消息)给客户端。这种方式并不能满足很多现实应用的需求，譬如： 监控系统：后台硬件热插拔、LED、温度、电压发生变化； 即时通信系统：其它用户登录、发送信息； &n
在处理"Apache OpenNLP 中文"的过程中，确保能有效地部署和配置相关环境是至关重要的。接下来，我将详细记录整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和扩展部署。
## 环境预检
首先，我检查了硬件和软件环境的兼容性，以确保能够顺利运行Apache OpenNLP。以下是我整理的硬件配置表，它包含了主要参数。
| 硬件配置项 | 推荐配置
首先你要知道两个概念语音识别 ? 与语音合成 ?。语音识别: 语音识别（speech recognition）技术，也被称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR）、电脑语音识别（英语：Computer Speech Recognition）或是语音转文本识别（英语：Speech To Text, STT），其目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相
寻常断点 Ollydbg中一般下中断的方法，就是在程序的地址处用鼠标选择这一行。然后按F2键，这时被选择的那一行的地址会变成别的颜色，就表示这个地址处下了中断。然后运行程序时只有到这个地址处就会被Ollydbg中断。 这个方法用的比较多，所以把他称作寻常断点。 如果有命令行插件，就可以在命令窗口中输入BPX xxxxxxxx 下断点。 优点
昨天我们已经成功的接入了微信公众账号。今天咱们来做一个微信聊天机器人。这个就需要一点点PHP的知识了。如果你不懂PHP呢，没关系，跟着一步一步做也 可以做出来。 这是在昨天的基础上做的，如果你还不会接入微信公众账号的话，请看昨天的博客，ICC微信公众账号开发系列（1）接入微信公众平台咱们这个机器人有什么功能呢？ 1.娱乐 聊天 笑话 故事 成语接龙 吉凶 新闻 星座2.查询 百科问答 图片
在日常的开发与应用中，我们经常会遇到不同格式的文件。有些文件格式不太常见，例如 `JNLP` 文件，这可能会导致在不同操作系统上运行时产生一些挑战。在 Ubuntu 上打开 JNLP 文件并不是一件简单的事情，尤其是如果你不熟悉 Java Web Start 的话。下面，我将详细描述如何在 Ubuntu 上打开 JNLP 文件，并探讨这个过程中的一些异常现象和解决方案。
## 问题背景
在企业
什么是词向量?“词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。即将一个词用特定的向量来表示，向量之间的距离（例如，任意两个向量之间的L2范式距离或更常用的余弦距离）一定程度上表征了词之间的语义关系。由这些向量形成的几何空间被称为一个嵌入空间。理想的情况下，在一个良好的嵌入空间里，从“厨房”向量到“晚餐”向量的“路径”向量会精确地捕捉这两个概念之间的语义关系。在这种情况下
这篇文章主要调研的是另外一种改进在线语音识别的方法：基于 RNN Transducer 方法。当然最近强势的基于 Transformer 的 Encoder-Decoder 在线方法（MoChA-type/local window /triggered attention/Scout Network/Chunk-aware）也是我比较感兴趣的方向，后面会单独拎出来讨论。这篇文章可能文字讲解的地方会
中文分词停用词表，放进txt文件即可。!
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一、前言最近在做课程设计，想用一下语音识别，于是了解到百度AI 开放平台提供这一功能，且语音识别极速版 API一共可以调用5w次，对我来说完全够用了。最重要的是，可以直接用http 的post 请求进行api 调用，实在是太方便了，那就选择百度吧！在正式开始之前，大家需要先注册一个百度开发者账号。二、开始下面我会介绍两种进行语音识别的方法，分别是调用百度api 和python SDKⅠ 百度api
1. 梳理第二章的内容，写一篇理解与总结。 语言是一个记号系统，完整的定义包括语法和语义两方面。语法是一组说明语言的规则，文法是用来阐明这些语法规则的一个重要形式工具。语义包括静态语义和动态语义，阐明语义要比语法困难的多。符号和符号串字母表: 字母表是符号的非空有穷集合。任何程序语言都有自己的字母表符号串：由字母表中的符号组成的任何有穷序列称之为该字母表上的符号串,也称作”字”。符号串的
目录聊天机器人对话模板模板目录系统集成快速开始建模工具ExcelUML 流程图添加新对话模板并初始化 聊天机器人对话模板本开源库提供多个聊天机器人 对话模板 项目。https://github.com/chatopera/chatbot-samples基于这些源码程序，您可以：快速掌握 聊天机器人开发，实现智能问答，智能客服等应用； 以对话模板为脚手架，学习最佳实践，开发多轮对话；快速掌握 聊天
选择卷积神经网络也面临着难题，首先任何一种卷积神经网络都需要大量的样本输入，而大量样本输入则对应着非常高的计算资源需求，而结合本文的数据集才有80个样本这样的事实，选择一种少量数据集下表现优秀的卷积神经网络就成了关键点。 目前业界针对小数据集进行卷积神经网络训练提出的主流方式是迁移学习（transfer learning）。该方法的思想是使用大数据集进行模型训练，然后使用训练好的参数对小样本进行参
用户行为数据用户行为在个性化推荐系统中一般分为两种——显性反馈行为和隐性反馈行为。显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为。隐性反馈行为指的是不能明确反应用户喜好的行为。
特征显性反馈数据隐性反馈数据用户兴趣明确不明确数量较少庞大存储数据库分布式文件系统实时读取实时有延迟正负反馈都有只有正反馈按照反馈的明确性分，用户行为数据可以分为显性反馈和隐性反馈按照反馈的方向分，又可以分为正反馈和负