摘要：文本检测是文本读取识别的第一步，对后续的文本识别有着重大的影响。本文主要介绍基于区域重组的文本检测算法。作者： 我想静静 。背景介绍文本检测是文本读取识别的第一步，对后续的文本识别有着重大的影响。一般场景下，可以通过对通用目标检测算法进行配置修改，来实现对文本行的检测定位。然而在弯曲文字场景，通用目标检测算法无法实现对文字边框的精准表述。因此，近年来很多学术论文都提出了新颖的解决场景文字检测
识别一段文字的语言有多种途径，在这个以AI为热点的时代，我们也可以给自己的应用强行加上AI，然后就能加上“智慧”的名字“自主研发成功”后去吹牛逼。今天我带大家来看看如何使用微软智慧云Azure提供的AI认知服务来识别一段文字的语言。本文的前提条件是你得有一个Azure国际版的订阅，免费试用的也行。 新建Azure认知服务账户点击"Create a resouce"，然后搜索"Translat
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2024-06-24 18:01:25
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# 机器学习意图识别：基础与实现
## 引言
在人工智能的众多应用中，意图识别（Intent Recognition）是自然语言处理（NLP）的一个重要任务。它的目的是理解用户的意图，从而做出相应的反应。机器学习模型，尤其是深度学习模型，已被广泛用于这个领域。
在这篇文章中，我们将介绍意图识别的基本概念，常用的方法，以及一个具体的代码示例，帮助您构建自己的意图识别模型。
## 什么是意图识
原创
2024-09-05 03:59:44
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HTTP 最初是一个匿名、无状态的请求/响应协议，服务器无法判断用户，也无法记录来访用户的请求序列。现代的 Web 站点希望能够提供个性化的接触。它们希望对连接另一端的用户有更多的了解，并且能在用户浏览页面时对其进行跟踪。比如亚马逊的实现方式有： 个性化的问候
专门为用户生成的欢迎词和页面内容，使购物体验更加个性化。有的放矢的推荐
通过了解客户的兴趣，商店可以推荐一些它们认为客户会感兴趣的
1，问题描述和流程图图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中 识别文字要复杂的多。为了完成这样的工作，需要采取如下步骤：1.文字侦测（Text detection）——将图片上的文字与其他环境对象分离开来2.字符切分（Character segmentation）——将文字分割成一个个单一的字符3.字符分类（Character classification）——
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2024-07-16 11:18:22
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前言
文字识别分为两个具体步骤：一个是文字区域的检测，二是对文字内容进行识别。两者缺一不可，尤其是文字检测部分，是识别的前提。如果连包含文字的区域都找不到，那后面也就无法进行文字识别了。 因为文本存在多种分布，多种方向、排版多样性的特点，所以检测不是一件简单的任务，尤其是当文本是不规则的形状，检测起来就很具有挑战性了。
1.传统的图像学处理：
目前的智能客服会话的难点是进行用户意图匹配，只有明确了意图，才能给出针对性的回答。如果匹配不了意图，再进入传统问答机器人到语料库,所有或者其他各种方式匹配得分最高预料答案进行回答。所以下面将针对意图识别的一般性原理进行讲解和分析。意图识别对于在线机器人而言，就是判断用户此次咨询的问题分类。
例如，这张票不要了->退票,我的订单出票了没->催出票，我要预订明天的机票->帮下单等等。
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2024-01-17 15:48:17
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原标题：在电脑上怎样实现手写文字识别？虽然现在是一个快节奏的时代，但是仍然离不开手写文字的。手写文字有一点不好的就是不易保存，今天小编来教给大家一种手写文字识别的操作，可以帮助我们将手写的资料长时间的保存起来，一起来看一下吧！步骤一：首先，需要将我们的手写文字的图片传到电脑上。在拍摄手写文字的时候，我们尽量能做到可以看到图片上的字迹。步骤二：将手写字体的图片传送到电脑上之后，接着就可以打开我们要使
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2023-11-20 18:54:14
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有穷状态自动机的物理模型 有穷状态自动机(finite automaton,FA)M=(Q，∑，δ，q0，F)Q——状态的非空有穷集合。"q∈Q，q称为M的一个状态(state)。∑——输入字母表(Input alphabet)。输入字符串都是∑上的字符串。 q0——q0∈Q，是M的开始状态(initial state)，也可叫做初始状态或者启动状态。δ——状态转移函数(transiti
知识抽取涉及的“知识”通常是 清楚的、事实性的信息，这些信息来自不同的来源和结构，而对不同数据源进行的知识抽取的方法各有不同，从结构化数据中获取知识用 D2R，其难点在于复杂表数据的处理，包括嵌套表、多列、外键关联等；从链接数据中获取知识用图映射，难点在于数据对齐；从半结构化数据中获取知识用包装器，难点在于 wrapper 的自动生成、更新和维护，这一篇主要讲从文本中获取知识，也就是我们
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2024-03-13 21:36:52
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1，概述 任务型对话系统越来越多的被应用到实际的场景中，例如siri，阿里小密这类的产品。通常任务型对话系统都是基于pipline的方式实现的，具体的流程图如下： 整个pipline由五个模块组成：语音识别；自然语言理解；对话管理；自然语言生成；语音合成。现在越来越多的产品还融入了知识库，主要是在对话管理模块引入。在这里除了语音识别和语音合成模块不属于自然语言处理范畴且属于可选项之外，
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2023-12-21 13:52:22
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目录一、前言二、意图分类器2.1 MitieIntentClassifier2.2 LogisticRegressionClassifier2.3 SklearnIntentClassifier2.4 KeywordIntentClassifier2.5 DIETClassifier2.6 FallbackClassifier三、实体提取器3.1 MitieEntityExtractor3.2
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2024-07-24 12:55:41
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作者：机智的叉烧为了升级迭代一下自己的技术方案，所以对文本分类和意图识别业界有关的技术进行了一些新的调研。总体看来自己是不少收获的，就文章而言可能一篇写下来内容不是很多，所以打算先整一篇比较综合的，主要是讲一下自己的感受和收获，最后会给出涉及的文章。背景之所以把这个放一起，是因为这两个具有很高的相似性，对用户query的意图识别，本质上其实就是对文本进行分类，工业界一般很少会把文本分类单独拿出来详
1：百度DUEROS系统介绍自然语言理解（NLU）：主要作用是对用户输入的句子或者语音识别的结果进行处理，提取用户的对话意图以及用户所传递的信息。对话管理（DM）：对话管理分为两个子模块，对话状态追踪（DST）和对话策略学习（DPL），其主要作用是根据NLU的结果来更新系统的状态，并生成相应的系统动作。自然语言生成（NLG）：将DM输出的系统动作文本化，用文本的形式将系统的动作表达出来。NLU的一
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2024-08-12 10:09:44
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意图识别 意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类。 词嵌入：将词语转换为数值形式，或者说，嵌入到一个数学空间，Word2vec是词嵌入的一种； 基于词向量的意图识别： 将词向量作为词法特征进行意图分类—基于词向量的意图分类方法对不同分类内容的表征能力和领域扩展性更好 ...
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2021-10-12 13:53:00
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随着行业知识慢慢地向统一格式化靠拢，由于领域需求不同，同一类文件的版式存在千差万别，比如发票，不同行业，不同地市就存在很大的差异。传统的文本处理方式：需要将每种类型的文件都去标注一遍，特别是仅采用OCR的标注，版本稍微有点改动基本就需要重新标注训练。这就给标注工作带来了巨大的压力，且效率低下。那么，薄言文本抽取平台有哪些优势呢？第一、联合研究的深度学习模型：采用全新预训练模型SegaBERT，在原
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2024-07-15 11:06:59
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文本意图识别概念文本意图识别，即基于本文内容归类到不同的意图类别当中。 难点汇总：1、文本不规范，多口语，多错误词语；文本方式多样化，甚至非标准的自然语言
2、相同或者类似语句可对应多种不同意图
3、意图强度，表述不同表现出不同的需求强度
天气很好啊-->弱意图（心情，闲聊模式） 今天天气怎么样-->强意图（业务模式）
4、意图存在时效性变化，就是随着时
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2024-09-05 07:09:55
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# 意图识别深度学习算法实现指南
意图识别是一种自然语言处理任务，旨在理解用户输入的意图。以下是实现意图识别的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 收集用户的文本数据及其对应的意图标签 |
| 2. 数据预处理 | 数据清洗、分词、标签编码等 |
| 3. 构建模型 | 选择适合的深度学习模型 |
| 4. 模型训练 | 使用处理后的数据训
原创
2024-10-28 04:48:23
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一.智能对话中的意图识别和槽填充联合建模，类似于知识图谱中的关系提取和实体识别。一种方法是利用两种模型分别建模；另一种是将两种模型整合到一起做联合建模型。意图识别基本上是文本分类，而槽填充基本上是序列标注。本方法是基于文章《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Fill
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2024-01-17 15:12:58
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一、简介随着人机交互越来越普遍，设备需要理解用户下达的各种指令，方便用户的操作。助手类意图识别能够利用机器学习技术，对用户发送给设备的文本消息进行语义分析和意图识别，进而衍生出各种智能的应用场景，使设备更智慧、更智能。助手类意图识别当前只支持中文语境。助手类意图识别文本限制在 50 个字符以内，超过字数将返回参数错误。文本要求 UTF-8 格式，如果格式错误不会引发报错，但将导致分析结果不正确。E
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2024-02-09 21:28:06
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