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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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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运行效果： public class VoicePriceRecognition {
private final static String NOT_HAS_PRICE_CONTENT="no price";
//private static final Logger vineLogger = Vine.getLogger(VoicePriceRecognition.c
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2024-10-23 21:51:24
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在过去的一年中，语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型，提升了语音识别的准确率；Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。 而诸如 CTC、Low Frame Rate、Chain 模型等粗粒度建模单元技术使得语音识别准确率得到提升的同时，解码速度也可以大大加快。 本期雷锋网硬创公开课特邀供职于阿里巴巴
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2024-08-09 11:30:35
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在《深入理解JVM》第八章中写着：众所周知，java是一门面向对象的程序编程语言，因为java具备面向对象的三个基本特征：继承，封装和多态。java的多态特征带来的一些最基本的体现，如“重载”和“重写”在java虚拟机中是如何实现的，这里的实现当然不是语法上的如何写，而是虚拟里如何确定正确的目标方法。
博主已经使用hanlp库在公司的商品图片推荐中应用到了，效果还不错，可以看一下博主之前写的博客。现在专门做一下这个hanlp库的技术实践总结。hanlp是什么呢，下面简单贴一下官网的介绍。HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点
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2023-07-21 15:16:02
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# HanLP 语义解析：通往自然语言处理的旅程
## 引言
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）成为了计算机科学中一个极富挑战性且重要的领域。其中，语义理解正是我们希望实现的目标之一。HanLP 是一个强大的自然语言处理工具包，它提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、句法分析和语义分析等。本文将深入探讨 HanLP 中的语义处理，并结合代码示例进行演示。
## HanLP 的
1、程序语言知识 1.1 程序语言： 程序语言分为低级语言和高级语言两个大类。 低级语言：又称为面向机器语言，它是特定的计算机系统所固有的语言。 机器语言：虽然执行效率高，但编写出来的程序可读性很差，程序难以修改和维护。 汇编语言：汇编语言是机器语言的一种提升，它使用了一些助记符号来表示机器指 令中的操作码和操作数。但它仍然是一种和计算机的机器语言十分接近的语言，使用起来仍然不
一、中文分析器IK Analyzer IK Analyzer 是一个开源的，基亍 java 语言开发的轻量级的中文分词工具包。从 2006年 12 月推出 1.0 版开始， IKAnalyzer 已经推出了 4 个大版本。最初，它是以开源项目Luence 为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从 3.0 版本开始，IK 发展为面向 Java 的公用分词组件，独立亍 Lucene
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2024-04-02 12:39:16
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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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# 使用HanLP进行语义依存分析的完整指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义依存分析（Semantic Dependency Parsing）是一项重要任务。它帮助我们理解句子中单词之间的语义关系。HanLP是一个强大的NLP库，本指南将介绍如何使用HanLP实现语义依存分析，特别是针对初学者。以下是我们要完成的流程：
## 工作流程
我们将通过以下步骤实现HanLP语义依存分析：
|
# 使用HanLP进行语义解析
汉语言处理（HanLP）是一个功能强大的自然语言处理工具，能够帮助我们解析文本的语义，提取关键信息。本文将介绍如何使用HanLP进行语义解析，并提供相应的代码示例和工具介绍。
## 什么是语义解析？
语义解析是将自然语言文本转换为可理解的结构化数据的过程。这是自然语言处理（NLP）中的重要组成部分，通常用于问答系统、聊天机器人以及信息检索系统等领域。
##
分词系统简介：PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库，使用反向匹配模式分词，理论上兼容编码更广泛，并且对utf-8编码尤为方便。 由于PHPAnalysis是无组件的系统，因此速度会比有组件的稍慢，不过在大量分词中，由于边分词边完成词库载入，因此内容越多，反而会觉得速度越快，这是正常现象，PHPAnalysis的词库是用一种类似哈希(Hash)的数据结构进行存储的，因此对于比较
# 教你如何实现hanlp语义对比
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[下载hanlp库] --> B[导入HanLP];
B --> C[分词];
C --> D[词性标注];
D --> E[命名实体识别];
E --> F[依存句法分析];
F --> G[语义角色标注];
```
## 状态图
```m
原创
2024-04-13 04:50:06
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# 语义分析简介与hanlp
## 什么是语义分析
语义分析是自然语言处理领域的一个重要分支，其目的是通过计算机对文本进行深层次的理解和解释，以便更好地理解文本中所包含的含义。语义分析不仅仅是简单地理解词语之间的关系，更是要理解文本中所表达的具体含义和语境。
## hanlp简介
hanlp是一个开源的自然语言处理工具包，其中包含了丰富的语义分析功能，可以帮助开发者快速地构建自然语言处理应
原创
2024-03-29 08:10:54
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HanLP 是一个开源中文自然语言处理工具，它通过多种技术来帮助我们更好地理解和处理中文文本。在我最近的项目中，我遇到了使用 HanLP 进行语义分析时的一些挑战，尤其是在语义词处理方面。本文将详细记录解决“HanLP 语义词”问题的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及扩展应用。
## 背景定位
在我开始这个项目之初，我意识到使用 HanLP 对于大量数据的语义分析是
HanLP中人名识别分析详解在看源码之前，先看几遍论文《基于角色标注的中国人名自动识别研究》关于命名识别的一些问题，可参考下列一些issue:l ·名字识别的问题 #387l ·机构名识别错误l ·关于层叠HMM中文实体识别的过程HanLP参考博客：词性标注层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别分词在HMM与分词、词性标注、命名实体识别中说：分词：给定一
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2018-12-05 09:54:00
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# HanLP 语义相似度计算与 Java 示例
在自然语言处理中，语义相似度的计算是评估不同文本之间相似程度的重要任务。HanLP是一个功能强大的自然语言处理库，提供了多种方法用于计算文本的相似度。在今天的文章中，我们将探讨如何使用HanLP在Java中计算语义相似度，并通过示例代码进行说明。
## 什么是语义相似度？
**语义相似度**是指在某种上下文中，两个文本片段之间的意义相近程度。
原创
2024-09-06 04:59:27
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LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。ltp的官方文档里演示了分词，句法分析，语义依存关系提取等简单demo。本文在此基础上，将提取出的语义依存关系构建出知识图谱，使用的是neo4j平台。同时本文也会演示怎么使用python在neo4j上创建图谱。neo4j的安装比较简单，请自行查阅。用ltp创建知识图谱至少需要3个信息：节点
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2023-11-02 05:50:13
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本报告提纲分为以下3个部分：语义表示语义匹配未来重点工作语义计算方向在百度 NLP 成立之初就开始研究，研究如何利用计算机对人类语言的语义进行表示、分析和计算，使机器具备语义理解能力。相关技术包含语义表示、语义匹配、语义分析、多模态计算等。本文主要介绍百度在语义表示方向的技术发展和最新的研究成果艾尼 ( ERNIE )，同时也会介绍工业应用价值很大、百度积累多年的语义匹配 SimNet 的相关内容
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2023-10-06 16:39:22
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