第一阵营：科大讯飞，腾讯，百度 第二阵营：苏州思必驰，捷通华声，云知声等等 第三阵营：很多小公司，背靠其他学术或技术团队 科大讯飞是大哥大，无论是技术还是市场占有。腾讯技术上非常强。百度团队实力很强，潜力很大。第一阵营的识别率和团队的技术实力都是最强的。 苏州思必驰在技术上也很不错，整体识别率第二阵营，生僻字识别有特色。捷通华声也不错。云知声在名头和拉投资方面有影响，识别水平尚可归入第二
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2024-01-29 10:47:32
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# PaddleNLP Pipelines 语义检索
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，语义检索作为一种前沿应用，得到了越来越多的关注。语义检索不仅可以帮助用户更有效地查找信息，还能理解查询意图，从而提供更准确的结果。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 PaddleNLP Pipelines 实现语义检索，并通过代码示例来演示这一过程。
## PaddleNLP Pipelines
# 使用 PaddleNLP 进行语义相似度分析
语义相似度是自然语言处理中的一个重要任务，指的是判断两段文本在意义上的相似程度。在许多应用场景中，例如智能问答、推荐系统等，语义相似度的计算至关重要。本文将简要介绍如何使用 PaddleNLP 进行语义相似度分析，并提供相应的代码示例。
## PaddleNLP 简介
PaddleNLP 是百度开发的一个基于 PaddlePaddle 的自然
原创
2024-09-13 03:31:59
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你知道Google的创始人，曾经愿意以不到100万美元的价格，把公司出售给Excite的CEO么？幸好，最终他拒绝了。尽管Google是全球最大的搜索引擎，坐拥近70%的市场份额，它也必须不断进化。看看它，再看看微软，我们便能清晰得发现“搜索技术”未来的路在何方。 语义搜索与搜索的未来 搜索引擎公司接下来的战场是：语义搜索。 这项技术承诺将把全世界的数据链接进入图谱，并整合成一个巨大的数据库。
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2023-10-19 10:49:59
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最近项目在使用云知声SDK,遇到了不少麻烦现在总结下。自己留个记录也希望能够对有用到云知声的一个帮助。。不多说了上代码啦！！一，语义识别和语音识别（在线语音识别和语义）至于本地识别就是类型不同已备注，云知声语音识别和语义识别是在一起的，这个大家使用时可注意了。语音识别我这边就直接转换成了String了，语义识别可能大家要根据自己需求去解析了。返回的是Json格式字符串首先初始化key和secret
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2024-04-22 09:19:01
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之前的软分配的问题：一个图像只可能是一种类型，但是其实有时候一个图像是多个类型，比如上述中间的，既是world news也是science。这时我们提出可以进行混合检测的LDA。 1、LDA：一个文档是从一个主题分布中找N个主题，每个主题中再找字LDA用的是词袋，也就是每个词出现的次数，跟词在文档中的顺序没有关系。 LDA（Latent Dirichlet Allocation
论文： CTC：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks思想： 语音识别中，一般包含语音段和对应的文本标签，但是却并不知道具体的对齐关系，即字符和语音帧之间对齐，这就给语音识别训练任务带来困难；而CTC在训练时不关心具体的唯一
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2023-08-16 22:12:48
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在使用 PaddleNLP 的过程中，用户可能会遇到“paddlenlp 识别报错”的问题。问题可能表现在模型加载、输入数据处理或者参数配置等方面。这种错误不仅影响项目的进度，更可能导致业务无法顺利进行。必要时，我们还需要对于如何快速定位和解决此类问题进行记录和分享，以备后需。
### 问题背景
在当前机器学习和自然语言处理的业务场景中，PaddleNLP被广泛用于文本分类、实体识别等任务。随
# 使用PaddleNLP进行意图识别：一个全面的指南
意图识别是自然语言处理（NLP）领域中的重要任务，特别是在智能助手、客服系统等应用中。本文将为您介绍如何利用PaddleNLP库实现意图识别，并提供具体的代码示例以及关系图和旅行图的可视化展示。
## 什么是意图识别？
意图识别的目标是从用户的输入中理解他们的意图。例如，在查询天气的情况下，用户的输入可能是“明天的天气怎样？”系统的责任
原创
2024-10-23 04:18:30
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# 使用PaddleNLP进行人名识别的入门指南
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，人名识别作为一种重要的命名实体识别（NER）任务，已经得到了广泛的应用。本文将指导初学者如何使用PaddleNLP库实现人名识别的功能。我们将从整体流程入手，逐步引导你完成这一项目。
## 整体流程
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
之前，在断言心得第二篇分享中，我自己想到的一个问题，地图类App如何做断言？现在详细描述下情景：对地图导航类app进行放大与缩小时【选择不同缩放级别】，如何对前后不同界面进行断言？想到的方法就是断言比例尺。这次来分享下经验：1.多点触控，实现地图缩放；2.由于比例尺没能通过uiautomatorviewer/Appium的Inspector定位到，想到截图之后识别文字，再作断言；3.识别不到比例尺
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2024-09-19 10:20:43
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前言前面我们刚刚介绍了语音识别的第一步《《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析（一）---结构化思维》，这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。语义解析接上一章结束的内容，我们把说出的话通过分隔符实现了“|录入|14002001|数量15|价格4块6”的效果，这次我们看看分隔后我们怎么实现把他们的关键数据放到对应我们建的类里面。首先我们定义了一个解析字符串的方法，其返回值就是我们上一章先定
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2024-05-30 14:54:40
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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
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2024-01-31 06:48:03
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简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。需要说明的是，这篇文章为了易读性而牺牲了严谨性，因此文中的很多表述实际上是不准确的。首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。在开始语音识别之前，有时需要把首尾端
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2024-07-01 05:48:25
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本文介绍清华大学语音与音频技术实验室（SATLab）ISCSLP 2022录用论文。BERT-LID: Leveraging BERT to Improve Spoken Language Identification。这篇文章将BERT模型引入到语种识别领域。利用BERT模型的优越性，再结合下游不同的神经网络模型，提升语种识别能力，尤其是在短语音的情况下识别性能有更为明显提升。01 语
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2023-11-20 22:47:07
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身为程序员，总能遇见那些神奇的bug。我前段时间遇到了 “中国黄金” 和 “中国黄⾦”，我咋看咋觉得是同一个词，但是程序就是判定不一致，十分郁闷，多方搜索，最后发现2个金居然不是一个字。真是个神奇的bug，故整理下相关情况，希望大家若能遇见此类问题，可以快速排查。一、情况回顾1.1 工具推荐这里推荐2个在线网站，供大家参考：在线文本对比在线字符编码查询1.2 排查路线step1. 打开在线对比网站
语言模型的作用：已知文本前面有若干个词，预测下一个词出现的概率是多少。简单地说，就是一句话符合不符合当前已知的说话习惯。N-gram模型：N-gram模型基于一个假设：第N个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现的概率的乘积。它没有训练的过程，只是统计当前词在N元组里出现的次数。一般业内最大的使用三元模型，也就是3-gram模型。因为虽然N越大计算越准确，
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2024-05-29 22:50:29
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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
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2024-06-04 06:18:25
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记得第一次了解中文分词算法是在 Google 黑板报 上看到的，当初看到那个算法时我彻底被震撼住了，想不到一个看似不可能完成的任务竟然有如此神奇巧妙的算法。最近在詹卫东老师的《中文信息处理导论》课上再次学到中文分词算法，才知道这并不是中文分词算法研究的全部，前前后后还有很多故事可讲。在没有建立统计语言模型时，人们还在语言学的角度对自动分词进行研究，期间诞生了很多有意思的理
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2024-05-22 19:48:56
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安装 参考百度PaddleOCR的快速安装，记得提前安装gcc就行。（参考PaddleOCR数字仪表识别——3.paddleocr迁移学习3.1部分）1. 数据准备1.1 数据集参考PaddleOCR数字仪表识别——2(New). textrenderer使用及修改使之符合PaddleOCR数据标准1.2 字典PaddleOCR提供了一些默认的字典，位置（PaddleOCR/ppocr/utils
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2023-12-19 17:36:49
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