在过去的一年中，语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型，提升了语音识别的准确率；Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。 而诸如 CTC、Low Frame Rate、Chain 模型等粗粒度建模单元技术使得语音识别准确率得到提升的同时，解码速度也可以大大加快。 本期雷锋网硬创公开课特邀供职于阿里巴巴
编者按：智能语音识别系统目前已经实现商业化应用，广泛应用于客服行业，包括智能语音客服和智能客服呼叫中心。那么智能语音识别系统如何识别客户意图，如何判断智能客服系统的语音识别能力呢？本文我们将结合语音识别技术原理为大家回答以上问题。➤ 模式识别原理智能语音识别系统是计算机技术和人工智能发展的产物，其对语音的识别处理依赖于计算机的运行计算，但是计算机只认识二进制编码，如何通过语音的形式让计算机了解客户
2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别算法和本文策略介绍二、SEED策略介绍2.1 SEED是做什么的？2.2 SEED是怎么工作的？ 2.3 SEED框架解析2.3.1编码器-解码器框架2.3.2 快速文本模型2.3.3 SEED2.4 实验三、 SEED性能总结总结一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别算法和本文策略介绍 之前的文
# 使用HanLP进行开发集训练集的实现
## 引言
在自然语言处理领域，HanLP是一款非常强大的开源工具包，提供了许多实用的功能，包括分词、实体识别、依存句法分析等。为了能够更好地使用HanLP，我们需要先进行开发集和训练集的准备工作。本文将介绍使用HanLP进行开发集和训练集的实现流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
建立开发集与训练集在处理第三方基准测试（benchmark）问题时，样本提供方很可能已经指定了服从不同分布的开发集和测试集数据。与数据分布一致的情况相比，此时运气带来的性能影响将超过你使用的技术所带来的影响。但是如果你想要在特定的机器学习应用上取 得进展，而不是搞研究，我建议你尽可能地选择服从相同分布的开发集和测试集数据，这会让你的团队更有效率。1、
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2023-10-08 19:47:51
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运行效果： public class VoicePriceRecognition {
private final static String NOT_HAS_PRICE_CONTENT="no price";
//private static final Logger vineLogger = Vine.getLogger(VoicePriceRecognition.c
模型评估训练集和测试集训练集就是训练模型的样本，测试集就是在我们训练好一个模型后，需要去评价这个模型的好坏。最直接的方法就是拿着这个模型去做实际的判断。例如，垃圾邮件过滤，就看看能否把垃圾邮件都筛选出来，如果没有识别出垃圾邮件，或者把正常的邮件错认为是垃圾邮件而过滤掉，那么都是出现了误判，或者说是错误。出现错误过多的模型显然就不是好的模型。模型评估误差（error）学习器的预测输出和样本的真实标记
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2023-10-03 13:34:22
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博主已经使用hanlp库在公司的商品图片推荐中应用到了，效果还不错，可以看一下博主之前写的博客。现在专门做一下这个hanlp库的技术实践总结。hanlp是什么呢，下面简单贴一下官网的介绍。HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点
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2023-07-21 15:16:02
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目录简介轻量级RESTful API海量级native API多任务模型自定义任务删除任务自定义字典单任务模型自定义词典流水线组合https://github.com/hankcs/HanLPHanLP: Han Language Processing — HanLP Documentation简介面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎，目标
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2023-07-21 15:19:36
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# HanLP实体识别数据集科普
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，实体识别（Named Entity Recognition，NER）是一项至关重要的任务。它的目的是从文本中识别出特定的实体，例如人名、地名、组织名等。HanLP是一个强大的中文自然语言处理库，提供了多种文本分析任务的解决方案，包括实体识别。本篇文章将重点介绍HanLP的实体识
为什么学图像分割重要性与是什么：计算机视觉有三大方向：图像识别Recognition，目标检测Detection，图片分割。 图像识别告诉你图像里面有什么，图里有个猫、还是有个狗、还是有辆车。其实就是图像分类 目标检测告诉你图像上的目标在哪里，用方框标记位置。 &n
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、条件随机场（CRF，Conditional Random Fields)二、使用sklearn_crfsuite进行命名实体识别1.安装说明2.准备数据3.构造特征4.详细流程1 导包2 定义通用函数3 定义一些特征4 从数据中提取特征5 读取数据6 模型训练7 验证模型效果8 保存模型总结 前言最近在一个项目中需要
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2023-09-26 05:53:14
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文本检测识别数据集 1.中文数据集CTW data(Chinese Text in the Wild)清华大学与腾讯共同推出了中文自然文本数据集（Chinese Text in the Wild，CTW）——一个超大的街景图片中文文本数据集，为训练先进的深度学习模型奠定了基础。目前，该数据集包含 32,285 张图像和 1,018,402 个中文字符，规模远超此前的同类数据集。研究人员表
作者 | SH Tsanghttps://towardsdatascience.com/review-segnet-semantic-segmentation-e66f2e30fb96一文带你读懂 SegNet（语义分割）这个图是SegNet演示效果，来源是作者上传到YouTube的一个视频 (https://www.youtube.com/watch?v=CxanE_W46ts)在本文中，我将简
# 教你如何实现hanlp语义对比
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[下载hanlp库] --> B[导入HanLP];
B --> C[分词];
C --> D[词性标注];
D --> E[命名实体识别];
E --> F[依存句法分析];
F --> G[语义角色标注];
```
## 状态图
```m
# 语义分析简介与hanlp
## 什么是语义分析
语义分析是自然语言处理领域的一个重要分支，其目的是通过计算机对文本进行深层次的理解和解释，以便更好地理解文本中所包含的含义。语义分析不仅仅是简单地理解词语之间的关系，更是要理解文本中所表达的具体含义和语境。
## hanlp简介
hanlp是一个开源的自然语言处理工具包，其中包含了丰富的语义分析功能，可以帮助开发者快速地构建自然语言处理应
一、概述端到端语音识别技术将语音识别系统中的各个组件整合至同一个神经网络框架中，与传统语音识别系统相比具有建模简洁，赋能组件之间联合优化以及系统占用空间小等优点，近几年逐渐成为语音识别领域里最重要的研究方向之一。现有的端到端语音识别系统主要包括基于 Connnectionist Temporal Classification (CTC)，基于 Sequence-to-sequence(Seq2Se
pyhanlp: Python interfaces for HanLPHanLP的Python接口，支持自动下载与升级HanLP，兼容py2、py3。安装pip install pyhanlp使用命令hanlp来验证安装，如因网络等原因自动安装HanLP失败，可参考《手动配置》。命令行中文分词使用命令hanlp segment进入交互分词模式，输入一个句子并回车，HanLP会输出分词结果：$ h
基于机器学习的车牌识别系统（Python实现基于SVM支持向量机的车牌分类）一、数据集说明 训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本，包含一万三千多张数字及大写字母的图片以及三千多张中文字符图片。图片为已经处理好的二值化图像，已贴好标签（见每个子文件夹名），像素均为20×20。数字和大写字母图片保存在train\chars2目录下，中文字符图片保存在train\ charsChine
LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。ltp的官方文档里演示了分词，句法分析，语义依存关系提取等简单demo。本文在此基础上，将提取出的语义依存关系构建出知识图谱，使用的是neo4j平台。同时本文也会演示怎么使用python在neo4j上创建图谱。neo4j的安装比较简单，请自行查阅。用ltp创建知识图谱至少需要3个信息：节点
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2023-11-02 05:50:13
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