# 理解AI模型：NLP、NER和OCR
随着人工智能技术的不断进步，许多领域都从中受益，尤其是在自然语言处理（NLP）、命名实体识别（NER）和光学字符识别（OCR）等方面。本文将逐一介绍这三种技术，并提供相关的代码示例，帮助你更好地理解它们的应用与实现。
## 什么是自然语言处理 (NLP)
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，它旨在使计算机能够理解、解释、生成人类语言。NL
原创
2024-10-20 05:09:10
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短短几个月的时间里，两次登上 GitHub Daily 全球趋势榜，迅速获得 1.2k Star，宁德时代、广东电网电科院、机科院等等巨头都在用的 AI 算法开发神器到底是什么！！！大家好，我是小 G。今天给大家吐血推荐的这个神器！不需要数学基础，不需要是编程大牛，只要下载就可以快速开发 AI 算法模型并投产应用，惊不惊喜？意不意外？这个解放广大开发者的神器就是 PaddleX 飞桨全流程开发工具
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2023-10-17 22:15:51
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14天阅读挑战赛NLP最著名的语言模型-BERT一、传统方法的问题例如我们采用RNN训练模型时，无法进行并行训练，下一步的输出依赖于上一步的输出结果，不能独立计算。 因此有的学者想将RNN模型进行改进，实现并行计算，从而提出了transformer。 传统的word2Vec遇到的问题是，训练好的词向量就再也不会变了。二、注意力机制Attention： 对于当前输入的数据的关注点是什么，如何让计算机
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2024-02-04 21:54:08
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NLP:命名实体识别（NER）1.NER相关简介1.1概念1.2分类2.关于NER的方法（概述）2.1基于规则的方法2.1.1概念相关2.1.2优缺点2.2基于模型的方法2.2.1基于传统机器学习的方法（主要）2.2.2基于深度学习的方法（主要）2.3混合方法3.中文NER 的难点（主要） 1.NER相关简介1.1概念命名实体识别(Named EntitiesRecognition, NER)是
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2023-08-16 05:06:27
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二月出了 ELMo，六月出了 OpenAI Transformer，十月又出了BERT，下半年开始的这场预训练语言模型的火，越燃越大啊，希望能烧出 CV 那样的 baseline。 不得不说，Jacob 的这篇 BERT 真是大手笔，massive data + massive model + massive computation，踏平了 N 多 task，称得上 NLP 新范式了。当然，常人基
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2024-06-08 13:30:00
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# NER NLP：命名实体识别与自然语言处理
## 引言
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一项重要的任务。它指的是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。NER在信息抽取、机器翻译、问答系统等应用中起到关键作用。本文将介绍NER的基本概念
原创
2023-09-03 10:23:29
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# 自然语言处理中的命名实体识别（NER）入门
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中的一个重要任务，其目标是识别文本中的专有名词，例如人名、地名、组织机构名等。在这篇文章中，我们将介绍NER的基本概念、工作流程，并通过代码示例展示如何实现NER。
## NER的基本概念
在处
原创
2024-08-09 10:41:54
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打印机介绍1.打印术语 *: 1 英寸= 2.54 厘米(cm)= 25.4 毫米(mm) cpi (Characters Per Inch): 每英寸内所含的字符数，用来表示字符的大小、间距 cpl（Characters Per Line): 每行中所含的字符个数，用来在横向方向表示
作者：马健发布：2012.07.02更新：2012.07.09补充非简体中文版内容自从基于MODI的DjVuToy、FreePic2Pdf、Pdg2Pic发布后，很多人就在问同一个问题：能不能在不装Office
2003/2007或SharePoint Designer 2007的情况下，让基于MODI的软件正常OCR？毕竟对于简体中文来说，就算只装SharePoint
Designer 20
近年来，基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展。作为NLP领域的基础任务—命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）也不例外，神经网络结构在NER中也取得了不错的效果。最近，我也阅读学习了一系列使用神经网络结构进行NER的相关论文，在此进行一下总结，和大家一起分享学习。1 引言  
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2024-08-09 16:46:45
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什么是语言模型本文参考维基百科语言模型 language model 统计语言模型是一个单词序列上的概率分布，对于一个给定长度为m的序列，它可以为整个序列产生一个概率 P(w_1,w_2,…,w_m) 。其实就是想办法找到一个概率分布，它可以表示任意一个句子或序列出现的概率。 目前在自然语言处理相关应用非常广泛，如语音识别(speech recognition) , 机器翻译(machine tr
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2024-03-10 18:21:46
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# NER（命名实体识别）与开源NLP工具的应用
命名实体识别（NER，Named Entity Recognition）是自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）中的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、日期和组织名等。随着开源NLP工具的发展，NER的应用变得更加便捷。本文将介绍NER的基本概念、应用实例，及其在开源NLP工具
上周推荐了一篇NER的论文，这周算是把这篇综述看完了，感觉自己的收获挺大的（老是感觉自己看过写过，但是又没找到），给大家介绍一下。A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition.总评这篇综述让我感受到比较完整的NER世界观是啥样的，问题定义、问题拆解、常用方法及其评价、模型评估、拓展等，由于是综述，全面性满满，具体的方法可以在参考文献里
CRF模型构建crf = sklearn_crfsuite.CRF(c1 = 0.1,c2 = 0.1,max_iterations=100,
all_possible_transitions=True)
crf.fit(X_train,y_train)1、条件随机场CRF概述将之前所有的观测作为未来预测的依据是不现实的，因为其复杂度会随着观测
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2024-01-02 13:37:40
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目录Flask0.Flask简介wsgiref1.安装2.werkzeug简介3.flask快速使用案例：登录，显示用户信息作业：登录认证装饰器4配置文件方式一方式二5路由系统典型写法默认转换器路由系统本质CBV(源码分析)app.add_url_rule参数支持正则6模版6.1渲染变量6.2变量的循环6.3逻辑判断7请求响应8.sessionapp.session_interface中save_
分类问题是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）领域的经典常见任务，而随着预训练模型的发展，预训练时代下的文本分类算法逐步成为了我们从事NLP相关工作的必备技能。本文作为NLP经典任务入门的实践总结，结合了最前沿的算法、开源工具（飞桨自然语言处理模型库PaddleNLP）与代码实操、工作实践，希望借此抛砖引玉一、场景介绍文本分类，顾名思义，就是对给定的一个句
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2024-05-22 17:04:08
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# 使用Stanford NER进行命名实体识别的科普文章
命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务，旨在识别文本中的特定实体，如人名、地点、组织等。在众多的NER工具中，Stanford NER因其高效性和准确性而被广泛使用。本文将介绍如何利用Stanford NER进行训练，并提供相应的代码示例。
## 什么是命名实体识别（NER）
命名实体识别是一种信息提取的过
所谓自动文摘就是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘，文摘是全面准确地反映某一文献中心内容地简单连贯的短文。常用方法是自动摘要将文本作为句子的线性序列，将句子视为词的线性序列。 灵玖NLPIRParser智能摘要是通过网页文本特殊的标签将需要的数据提供给搜索引擎，并在搜索结果中按照既定的模版展现的实现形式，目的是为了提升搜索结果的体验。 NLPIRParser智能摘要能够实现文本内容的精简
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2023-08-21 22:38:36
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了解BERT和NSPBERTBERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。在多个NLP任务中取得非常
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2023-10-17 20:35:11
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本次PaddleOCR最新发版，带来四大重磅升级，包括：发布超轻量OCR系统PP-OCRv3：中英文、纯英文以及多语言场景精度再提升5% - 11%！发布半自动标注工具PPOCRLabelv2：新增表格文字图像、图像关键信息抽取任务和不规则文字图像的标注功能。发布OCR产业落地工具集：打通22种训练部署软硬件环境与方式，覆盖企业90%的训练部署环境需求。.NET使用示例安装PM> Insta
