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
AIGC(AI Generated Content,人工智能生成内容)什么是AIGC？AIGC（Artificial Intelligence Generated Content / AI-Generated Content）中文译为人工智能生成内容，一般认为是相对于PCG（专业生成内容）、UCG（用户生成内容）而提出的概念。AIGC狭义概念是利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以看作
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2023-12-21 20:34:11
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深度学习文本识别是一项非常重要的技术，在各种场景中都有广泛的应用。对于刚入行的小白来说，了解深度学习文本识别的步骤以及每一步需要做什么是非常重要的。在本文中，我将向你介绍深度学习文本识别的步骤，并给出相应的代码示例。
## 深度学习文本识别的步骤
下面是深度学习文本识别的整体流程图，我们将在接下来的文章中逐步解释每个步骤的内容。
```mermaid
flowchart TD
A[准
原创
2024-01-09 04:05:19
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# 机器学习文本匹配问答
在自然语言处理（NLP）领域，文本匹配是一个重要任务，尤其在问答系统中尤为关键。本文将探讨如何利用机器学习技术实现文本匹配，并给出相关代码示例，帮助读者理解这一过程。
## 什么是文本匹配？
文本匹配是指判断两个文本段之间的相似度或关系。在问答系统中，用户输入的问题需要与已有的答案或知识库进行匹配，以提供最准确的响应。文本匹配的核心是如何对文本进行特征提取和相似度计
原创
2024-10-06 03:42:20
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如今，机器人在我们的日常生活和社会中已无处不在。新型机器人亦是层出不穷，比如可以替代人类从事迎宾、安保、保洁等工作的服务机器人以及行为举止如家人或宠物般的陪伴机器人等等。而使这些新型机器人动作自然流畅的便是配置在其主体的电机与传感器的组合。在服务机器人中，在家庭中扮演宠物或家人角色的“陪伴机器人”通过基于AI的聊天功能和流畅的动作，甚至让人们忘记了它们其实都是机器所做出的行为。随着当今社会人与人之
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2024-09-13 14:01:52
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## 简单的图文识别算法 市面上有很多识别文字的软件，基本上分三种，第一种是免费的，但是效果比较差的，准确率只有80%左右，第二种是比较精确的，例如百度OCR的精确识别，能达到98%，但是速度慢，并且收费贵。第三种是类似于大漠插件的识字，这种确实很厉害，速度快，准确度高，还便宜。但是因为很多人将大漠插件用于一些不好的用途，导致大漠被很多软件检测，没法用。于是自己仿造大漠研究了一种，准确度还行。 主
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2024-01-14 10:16:35
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题目：写一个程序，分析一个文本文件（英文文章）中各个词出现的频率，并且把频率最高的10个词打印出来。基本思路：我看到这个题目的时候，想到程序的功能是分析各个词出现的频率，所以关键问题就是讲文件中的字符组成的单词分离出来，然后去进行分析。所以我的设计思路是将程序分为三个模块，第一个模块儿是将文件中的字符读入程序并分离出一个个单词；第二个模块儿是将单词进行处理分析，检查是否已经有相同的单词出现；第三个
# 机器学习文本生成实例教程
## 概述
本文将介绍如何使用机器学习来生成文本的实例，为了帮助刚入行的小白，我将详细解释每个步骤所需的代码，并附上相应的注释。整个流程可以用以下表格总结：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据收集和预处理 | 收集和清洗用于训练的文本数据 |
| 2. 特征工程 | 将文本数据转换为机器学习算法可用的特征 |
| 3. 模型训练 |
原创
2023-09-08 13:32:38
280阅读
目前机器学习在文本挖掘领域的应用日益广泛，尤其是在GitHub这类平台上，开发者们能通过海量数据提取信息和洞察，然而这也带来了技术上的诸多挑战。在本文中，我们将深入探讨一个“GitHub机器学习文本挖掘项目”的过程，包括技术痛点、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及经验总结。
## 背景定位
初始技术的痛点主要体现在数据量庞大，信息分散，如何有效进行文本挖掘和归纳总结成了核心问题。许多用
# 实现机器学习文本匹配问答系统的指南
## 1. 引言
构建一个机器学习的文本匹配问答系统是一个多阶段的过程，需要数据收集、特征处理、模型训练等多个步骤。本篇文章将为刚入行的开发者提供一个简明的蓝图，帮助他们实现这样的系统。
## 2. 流程概览
在实现文本匹配问答系统时，可以将整个流程大致分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数
原创
2024-10-04 03:33:07
50阅读
概述本篇博文是智能问答系列的第一篇，纠结半天不知道从何开始，又因文本匹配技术是QA中最核心的技术之一，于是从此开始。 在NLP中，文本匹配技术在各个应用系统中起核心支撑的作用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展，并重点介绍文本语义相似度计算技术。文本匹配任务在真实场景中，如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中的召回、排序环节，通常面临的是如下任
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2023-09-18 12:43:12
246阅读
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
40阅读
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：
## 机器学习文本分析xml文件实现方法
### 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个机器学习文本分析xml文件的实现流程：
```mermaid
erDiagram
文本文件 --> 机器学习模型: 数据输入
机器学习模型 --> 分析结果: 数据输出
```
### 2. 实现步骤
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
#### 步骤一：准
原创
2024-07-10 05:15:14
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原博客链接：https://blog.csdn.net/qq_28626909/article/details/80382029本博客属于在之前的博客中添加的功能，废话不说，直接上简化版代码：
原创
2021-11-16 15:11:36
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# 机器学习文本分析的过程
随着互联网的快速发展，文本数据的量急剧增加。如何从这些海量的文本数据中提取有价值的信息，成为一个备受关注的问题。机器学习文本分析便是解决这一问题的重要手段。本文将探讨机器学习文本分析的基本过程，并通过代码示例帮助理解。
## 1. 数据收集
机器学习文本分析的第一步是数据收集。可以从网站、社交媒体、文档等多种渠道获取文本数据。数据的质量和数量直接影响后续分析的效果
什么是文本挖掘文本挖掘可以广义地定义知识密集的处理过程，其中用户使用一套分析工具与文档集合动态（随着时间的推移）交互。在类似于数据挖掘的方式，文本挖掘旨在通过识别令人感兴趣的模式来提取和搜索数据源中有用信息。在文本挖掘中，数据来源是文档集合，发现令人感兴趣的模式不是来自形式化的数据库记录，而是非结构化的文本数据集合。文本挖掘众多技术的统一主题就是要“把文本转换成数字”，这样强大的算法可
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2023-11-12 20:57:07
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简介 文本分类方法大部分使用基于模型的分类，基本上可以分为两大类：1）基于规则的分类方法，采用为类别集合的每个类别确定分类规则，然后根据类别模板统计待分类文本，确定该文本所属类别。基于规则的文本分类方法主要有：决策树、关联规则和粗糙集等；2）基于统计的分类方法，使用分类模型自动根据训练集中的信息自动学习，从而构造出
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2024-08-01 21:02:55
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一、数据集的分析(一) 训练数据集大多数自然场景文字识别算法使用合成数据进行训练。两个常用的合成数据集是 MJSynth(MJ) 和 SynthText(ST) ，分别包含890万和550万张训练样本。 图1 不同比例的训练数据集（MJ+ST）与算法识别性能
结论：自然场景文字识别算法的性能随着数据量的增多而改善。在不同训练数据集下训练的模型，彼此不具有可比性。数据的多样性比数据量更加重要
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2024-05-30 07:32:31
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张长水：大家好，我来自清华大学自动化系，主要做机器学习和图像识别的研究。现在人工智能很流行，机器学习也推到风口浪尖上，图像识别已经变成产品，新闻媒体告诉我们AlphaGo、AlphaGo zero已经战胜了人类、皮肤癌的识别超过了大夫、无人车已经上路测试，很快要量产。这些新闻仿佛告诉我们，图像识别的问题已经解决了，然而很多高科技做图像识别公司都还在高薪聘用掌握机器学习的人才。图像识别问题解决了吗？
