7月15-17日，2022年第三届自然语言处理与人工智能国际会议（NLPAI 2022）于成都四川大学举办。继出门问问语音情感合成论文入选全球语音领域顶级会议 INTERSPEECH 2022后，出门问问语音团队的3篇论文再次被NLPAI录用发表。NLPAI会议旨在为世界各地的研究学者，工程师和科学家提供一个自然语言处理与人工智能等相关领域的技术进步展示和研究成果发布交流的国际会议平台，每年都吸引
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2023-12-14 09:57:04
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# NLP智能问答项目科普
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在智能问答领域扮演着越来越重要的角色。本文将通过代码示例和图表，为您介绍NLP智能问答项目的基本原理和实现过程。
## 项目概述
NLP智能问答项目旨在通过机器学习技术，使计算机能够理解用户的问题，并给出准确的回答。这涉及到文本分析、语义理解、知识库构建等多个环节。
## 状态图
以下是NLP智能问答项目的状态
原创
2024-07-27 03:40:03
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人工智能技术的快速发展使得自然语言处理、语音转写、图像识别等技术成熟地应用于大多数的网络社交平台，特别是数字媒体和游戏生产平台的内容审计领域。本文将继续从专业的角度分析主要技术之一：自然语言理解技术。发展自然语言理解技术自然语言理解是人工智能的主要研究内容之一。其目标是学习计算机功能，理解和生成人语言，达到智能处理的效果。随着移动互联网技术、机器学习和深度学习技术的发展，以及数据资源的积累和并行计
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2024-01-27 21:42:28
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# NLP智能问答开源项目：探索与实践
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）作为其重要分支之一，已经广泛应用于智能问答、机器翻译、情感分析等多个领域。本文将介绍NLP智能问答开源项目，通过代码示例和图示，带领大家一探究竟。
## 什么是NLP智能问答？
NLP智能问答是一种基于自然语言处理技术的问答系统，它能够理解用户的提问，并给出准确的答案。这种系统通常包括以下几个关键步骤：
原创
2024-07-24 03:39:07
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文章目录什么是智能文档处理？智能文档处理应用1. 法律协议处理2.发票和收据处理3.简历处理&信息提取4.法律文件处理智能文档处理解决方案的工作原理数据采集和输入处理文档理解深度学习模型和术语概述1. 处理文档的文本提取方法2. 文献分类与布局分析3.信息提取建立自动化文档处理4.命名实体识别（NER）5.自定义文档数据微调6. 其他常见任务信息验证信息存储流程整合获取您需要的智能文档处理
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2024-03-14 11:37:40
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BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果。在处理文本分类问题时，即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型，也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中（如text-CNN等）。总之现在只要你的计算资源能满足，一般问题都可以用BERT来处理，此次针对公司的一个实际项目——一个多类别（61类）的文本分类问题，其就取得了很好的结果
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2023-12-06 19:12:15
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# 实现Python智能审核的流程及代码指导
## 第一步：数据准备
在实现Python智能审核之前，首先需要准备好需要审核的数据。这些数据可以是文本、图片、视频等不同类型的内容。
### 代码示例：
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')
```
## 第二步：数据预处理
原创
2024-03-14 05:06:04
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# Python智能审核实现指南
## 一、整个流程概述
在实现“Python智能审核”功能时，整个流程可以分为几个关键步骤。以下表格展示了这一流程的概念框架：
| 步骤 | 说明 |
|------|-------------------------------|
| 1 | 数据收集 |
|
原创
2024-10-10 07:03:10
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人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正在深刻改变世界。而自然语言处理(Natural Language Processing，简称NLP)已成为人工智能领域中的一个重要方向，它推动着语言智能持续发展和突破，并越来越多地应用于各个行业。NLP研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。而用自然语言与计算机进行通信，有着十分重要的实际应用意义，也有着革命性的理论意义
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2023-09-14 16:36:36
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# 教你实现智能问答 NLP
## 引言
智能问答系统是自然语言处理（NLP）中的一个关键应用，它能够理解用户提出的问题并给出准确的答案。本文将指导你从头到尾实现一个简单的智能问答系统。我们将分步进行，先看整体流程，然后再深入每一步的具体实现。
## 整体流程
下面是实现智能问答系统的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-10-23 05:46:46
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智能文档NLP（自然语言处理）是一种涵盖多个领域的技术，旨在帮助人们更有效地处理和理解文本信息。NLP技术可以帮助机器理解自然语言，识别关键信息，进行语义分析，并生成有用的结构化数据。在智能文档领域，NLP技术的应用可以帮助用户从复杂的文档中提取信息，进行文本分类和摘要生成，实现智能搜索和信息检索等功能。
## NLP技术在智能文档中的应用
### 文本分类
文本分类是NLP技术在智能文档中
原创
2024-06-18 06:09:23
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前言：自然语言处理（NLP）是指使用计算机处理和理解人类语言的技术。 文章目录自然语言序言背景适用领域技术支持应用领域程序员如何学总结 自然语言序言自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一门研究如何让计算机理解和处理人类语言的技术。它的目标是使计算机能够读取、理解、解释和生成自然语言文本，从而实现与人类的自然语言交互。NLP在过去几十年中取得
NLP智能问答是近年来非常热门的技术之一，通过自然语言处理技术，使得计算机能够理解用户的问题，并给出准确的回答。作为一名经验丰富的开发者，我将向刚入行的小白介绍实现NLP智能问答的流程，并详细说明每一步需要做什么。
一、实现NLP智能问答的流程
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用下表展示NLP智能问答的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集与预处理 |
原创
2024-01-19 10:22:15
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编程语言：java三种工具的简要介绍：FudanNLPgoogle project上的介绍是：FudanNLP主要是为中文自然语言处理而开发的工具包，也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集。FudanNLP及其包含数据集使用LGPL3.0许可证。If you're new to FudanNLP, check out the Quick Start (使用说明) page, FudanNLP
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2023-06-28 13:53:39
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前言这些知识点基本是本人在准备春招和秋招时做的笔记，东西比较杂，有的是自己总结，有的是参考网上博客，可能不是很准确，还望各位批评指正，多多交流。问-1：对于NLP任务来说，特征提取器需要满足什么能力？答： 1：保留位置信息 ，对于文本数据来说，不同的位置信息可能会带来较大的影响 2：具备长距离特征捕获能力问-2：NLP的主要有哪些任务任务？答： 1：序列标注：中文分词，词性标注，命名实体识别，语义
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2023-07-28 12:08:09
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常常会听到有人说，自然语言处理（NLP）是人工智能技术（AI）皇冠上的明珠。那么，从这句话上就能够看到，目前我们常常说的NLP其实是AI技术的一个分支，而且是较难的那一个分支。那么，到底什么是NLP呢？大概这个问题会在我们从事NLP研究和学习的过程中会一直存在，当你处于不同的阶段，应该会有不同的理解。小Dream也只能说一说在目前这个阶段，对NLP的一些理解。所谓“自然语言”，是相对于计算
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2023-06-09 10:57:52
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0、补充链接： NLP领域基本名词、算法 、 问答系统的常见技术 一、QA问答系统DeepLearning：
① seq2seq + attention
② transformer、bert
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2023-08-03 20:12:52
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文档在线预览研究系列
之前的“
文档在线预览：总体思路”受到很多朋友的欢迎，为此我继续讲一下文档在线预览两个步骤的一些技术细节。以下我以C#语言和Windows平台为例展开做一些介绍。
文章后面附带本文讲到的相关操作的源码和软件下载，有些软件需要购买授权才能使用。
四项基本操作
1、调用Windows打印机打印文档
&nb
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2023-08-24 20:13:22
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随着互联网+的高速发展，越来越多的企业布局线上智能客服系统。不过，还是能看到很多企业由于种种原因处在考虑中。今天，我们就来聊聊智能客服系统到底适用于哪些场景？企业布局智能客服系统的目的除了想提高客户的体验感和满意度以外，最重要的还是提升企业的销售额。所以，我们把和客户沟通的整个过程拆开来看，分为售前、售中和售后，看看客服系统在这三个阶段中分为发挥了怎样的作用。三个阶段1、售前阶段在售前阶段需要企业
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2023-09-19 10:51:59
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一、NLP情绪识别入门情感倾向分析的方法主要分为两类：基于情感词典的方法； 基于机器学习的方法，如基于大规模语料库的机器学习。 前者需要用到标注好的情感词典；后者则需要大量的人工标注的语料作为训练集，通过提取文本特征，构建分类器来实现情感的分类。 情感词典的构建是情感分类的前提和基础，目前在实际使用中，可将其归为 4 类:通用情感词、程度副词、否定词、领域词。目前国内外，情感词典的构建方法主要是利
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2023-10-31 15:46:28
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