在模式识别中，如果大量复杂的模式的集合，能用一组为数不多的简单的模式基元和文法规则来描述，则对每一个模式的识别，就可以按给定的一组文法结构规则来剖析； 如果解析的结果表明，模式基元能为给定的文法规则所接受，则可判别它属于该模式类，否则就不属于该模式类。5.2.1 形式语言理论中的某些定义 形式语言是一种抽象语言，它可以包括人类使用的自然语言、计算机使用的各种语言、数学中的公式语言等。 自
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2024-02-22 10:54:43
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一、简介 过去几年里，预训练模型在计算机视觉和自然语言处理等单模态领域中取得了巨大的成功。大量的研究也表明其有助于下游的单模态任务。研究人员逐步尝试使用预训练模型来解决多模态问题。本文结合2篇综述文章，介绍了多模态预训练模型的最新进展。二、特征抽取1. 图像特征抽取1.1 基于目标检测的区域特征 许多先前的工作利用预训练目标检测器来抽取视觉特征。最常使用的目标检测模型是具有bottom-up at
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2024-05-13 08:33:19
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成绩：30%（平时作业）+ 70%（大作业）
第一课1.1自然语言处理概述NLP组成：自然语言识别NLP=自然语言理解NLU+自然语言生成NLG自然语言NLP的发展阶段：萌芽期：香农、图灵符号主义（基于规则）
时间：1956~1980
原理：基于逻辑推断、每步都需要具体的表达
方法：规则系统、专家系统
缺点：规则不完善，没有科学基础，规则非黑即白，缺失了语言的灵
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2024-08-09 17:00:44
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目录1. 引言2. 技术原理及概念3. 实现步骤与流程4. 应用示例与代码实现讲解5. 优化与改进6. 结论与展望自然语言处理(NLP)技术是人工智能领域的核心技术之一，它在语音识别、机器翻译、文本摘要等领域都有着广泛的应用。本文将介绍NLP技术在语音识别中的应用，包括基本概念、技术原理、实现步骤、应用示例和优化改进等内容。1. 引言语音识别是自然语言处理技术在语音领域中的广泛应用。它的目标是将人
原创
2023-06-21 15:58:22
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隐马尔可夫模型HMM隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。 和HMM模型相关的算法主要分为三类，分别解决三种问题： 1）知道骰子有几种（隐含状态数量）
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2024-05-02 23:57:24
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助读者更
原创
2023-06-21 15:54:12
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TensorFlow 中的自然语言处理 （吴恩达视频）TensorFlow 中的自然语言处理1 简单短例子2 tensorflow.keras实现IMDB情感分类实战2.1 数据准备2.2 数据预处理2.3 模型训练2.4 可视化训练效果2.5 结果预测 TensorFlow 中的自然语言处理这个暑假计划学习NLP，看的是吴恩达老师的视频，已经看到第三课，大家有兴趣的可以看看之前的视频，我觉得讲
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2024-04-14 15:21:30
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1、区分模式识别，数据挖掘和机器学习参考：https://www.zhihu.com/question/38106452/answer/211218782参考：不同的人有不同的见解，只需要注意一点，即侧重点是不同的。模式识别：例如文字识别，图像识别，语音识别；数据挖掘：数据，例如图片，语音，数字数据，等等进行分类或者回归，得出规律的东西；机器学习：就是上面的方法要用到机器学习，什么深度学习，svm
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2024-08-09 16:47:32
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自然语言处理综合应用系统 文章目录前言一、自然语言处理是什么？二、自然语言处理的内容三、自然语言处理综合应用系统1.自然语言处理包2.项目结构3.功能实现总结 前言研究生自然语言处理课程的大作业，不想写综述文章，就做了个系统自然语言处理综合应用系统，功能包括句法分析、文本分词、相似度检测、语义相似度检测、命名实体识别、语义角色标注、文本总结、简繁转换和词云 。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
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2024-03-12 19:23:55
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本文介绍了如何利用自然语言处理和机器学习技术来识别和预测风险，包括在在线教育平台和产品开发阶段的应用，以及相关技术架构和团队构成。 ...
资料地址： yinizhilian/zhihuziliaogithub.com
（一）自然语言处理视频资料自然语言处理之“词向量表示”《视频资料》1、NLP理论基础2、Word2vec理论基础3、Word2vec实战案例Kaggle竞赛案例4、从Word2vec到FastText的新发展+案例附件：课件资料及配套软件自然语言处理之“自然语言处理”《视频资料（基础语
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2024-06-14 21:02:24
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作者：Adit Deshpande 自然语言处理是研究和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。本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。 自然语言处理简介 自然语言处理是研究和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。具体的任务包括：问答系统（如Siri、Alexa和Cortana的功能）情感分析（判断某个句子表达的是正面还是负面情绪）图像-
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2024-05-24 19:04:34
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这篇文章是应老师要求创作的关于自然语言处理在自己专业的应用，因为我是计科专业，其应用较为广泛，所以下面就来浅谈自然语言处理的应用。 1. 词法分析 基于大数据和用户行为，对自然语言进行中文分词、词性标注、命名识体识别，定位基本语言元素，消除歧义，支撑自然语言的准确理解。中文分词 —— 将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列词性标注 —— 将自然语言中的每个词，赋予一个词性，如
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2024-03-29 06:16:39
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任务式对话系统基本框架如下图所示，这里我对语音领域不是很熟悉，所以本文不做具体介绍，因此任务式对话系统基本框架主要包括自然语言理解（NLU），对话管理器( DM) 、语言生成（NLG）。下面内容就具体介绍下这几个组件。 1 自然语言理解NLU完成的具体任务在不同对话系统中差异较大，比较共性的能力包括领域识别、意图识别、对话行为识别、槽位识别和槽位值抽取。领域识别是将用户文字输
8月26日，阿里达摩院语言技术实验室取得一系列突破，斩获自然语言处理（NLP）领域6大权威技术榜单冠军。据介绍，参与竞赛的6项自研AI技术均采用模仿人类的学习模式，全方位提升了机器的语言理解能力，部分能力甚至已超越人类。目前，这些技术均已大规模应用于阅读理解、机器翻译、人机交互等场景。过去几年，AI在图像识别、语音识别等方面已逐步超越人类水平，但在复杂文本语义的理解上，AI与人类尚有差距，其主要原
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2024-05-13 15:01:16
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简介在命名实体识别（后简称NER）中，迄今绝大多数模型都使用神经网络和条件随机场结合的方法实现。所以，需要稍微了解一下CRF的原理。NER是自然语言处理中一个非常基础的任务，简单的说，就是识别句中的成份。比如"小明去学校"，其中“小明”是人名，“去”是动词，“学校”是地点。如果把字当作处理单元，“学”字是动词还是地点，不仅取决于该字的意思，还取决于它的上下文。CRF可用于解决序列问题（前后状态存在
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2024-05-08 10:00:21
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机器学习用例以下三个例子介绍了机器学习可如何应用于使用自然语言处理技术的企业模型：客户支持工单分类来自不同媒体渠道(电子邮件、社交网站等等)的工单需要转交给相应的专门人员。大量的工单使得这项任务非常繁冗耗时。如果把机器学习应用于这一场景，便可加快工单分类的速度。结合API和微服务，便可实现对工单的自动分类。如果被正确分类的工单数量足够多，机器学习算法能够在不需要支持人员的情况下，直接把工单分发给下
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2024-04-23 16:58:06
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原创
2023-06-21 16:13:25
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第四章 应用篇从知识产业角度来看，自然语言处理软件占有重要的地位，专家系统、数据库、知识库，计算机辅助设计系统（CAD）、计算机辅助教学系统（Cal）、计算机辅助决策系统、办公室自动化管理系统、智能机器人等，全都需要自然语言做人机界面。长远看来，具有篇章理解能力的自然语言理解系统可用于机器自动翻译、情报检索、自动标引及自动文摘等领域，有着广阔的应用前景。随着自然语言处理研究的不断深入和发展，应用领
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2024-04-29 19:05:03
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模式识别(Pattern recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。自动模式识别是指无需依靠运行人员人为观察与分析把具体的样本归类到某一个模式，而是用机器进行自动进行模式识别。一般通过有关算法使机器具有自动识别能力。中文名自动模式识别外文名automated pattern recognition学 科计算机定&
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2024-04-13 11:41:05
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