一、引言 最近，很多人邀请我回答下面的这些问题： “人工智能能否取代人类？”“十年内，人类是否能制造出贾维斯那样的AI？”“人工智能什么时候才会拥有自我意识?” 为什么大家对这类问题如此感兴趣？这可能要追溯到2016年，AI真正进入到大众视野并引爆媒体的标志性事件，也就是AlphaGo战胜围棋的世界冠军-李世石。在之后，我们看到一个又一个AI技术的突破，以及不断被刷新
目录一、论文阅读二、代码实现三、结果讨论一、论文阅读 OCR识别技术在流程上，可以分为：1.CNN抽取图像特征；2.RNN/BiLSTM组合上下文信息特征；3.对齐标签目标函数产生Loss训练整个网络。见下图所示：  
人工智能的目标- 推理
- 自动学习&调度
- 机器学习
- 自然语言处理
- 计算机视觉
- 机器人
- 通用智能人工智能三大阶段阶段 1——机器学习：智能系统使用一系列算法从经验中进行学习。
阶段 2——机器智能：机器使用的一系列从经验中进行学习的高级算法，例如深度神经网络。人工智能目前处于此阶段。
阶段 3——机器意识：不需要外部数据
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2023-12-04 15:19:57
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# 构建推荐系统的自然语言处理（NLP）基础
在当今的数字世界中，推荐系统无处不在。无论你在浏览电商网站、观看视频还是听音乐，推荐系统都在为你提取和过滤内容。在本文中，我们将探索如何利用自然语言处理（NLP）构建一个简单的推荐系统。对于刚入行的小白来说，我们将详细介绍每一步的操作和其背后的代码实现。
## 流程概述
构建推荐系统的整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
# ASR属于NLP吗？
## 引言
自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）技术近年来随着人工智能的快速发展而备受关注。ASR系统能够将语音输入转化为可用文本，这在许多应用中都是极其重要的，比如语音助手、语音转写等。与此同时，自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）作为人工智能的一个重要分支，涉及到人类语言的理解、
NLP属于ML吗？这是一个常见的争论话题。自然语言处理（NLP）作为一个重要的人工智能领域，其发展离不开机器学习（ML）的支持。在这篇博文中，我们将深入探讨这一关系，并为感兴趣的读者们提供实用的迁移指南、实战案例和性能优化的方法。
### 版本对比
首先，我们来了解NLP和ML之间的版本对比。NLP的发展历程与机器学习密切相关。我们可以绘制一条时间轴来展示NLP与ML的版本演进史，包括关键的里程
自然语言处理(Nature Language Processing，简称NLP) 是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。理论上，NLP是一种很吸引人的人机交互方式。早期的语言处理系统如SHRDLU，当它们处于一个有限的“积木世界”，运用有限的词汇表会话时，工作得相当好。这使得研
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2023-08-17 21:48:52
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【pre】在看一篇推文的时候，里面有这么一句话： 诶，看这意思，CV，NLP，RL，GNN是DL的纵向领域？其他三个尚且眼熟，但RL是什么呢？于是我去阅读了1、2，把我觉得有用的简单整理一下。【content】1、AI、ML、RL、DL的关系（1）AI：人工智能（Artificial Intelligence, AI）是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新
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2024-01-19 16:53:51
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NLP & AI
极简验证码
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2019-01-30 10:15:00
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目录 文章目录目录〇、推荐一、人工智能学习算法分类1. 纯算法类2.建模方面二、详细算法1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.概率图模型算法6.文本挖掘算法7.优化算法8.深度学习算法三、建模方面1.模型优化·2.数据预处理 〇、推荐无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所
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2023-07-07 20:44:50
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随着深度学习的快速发展，图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展，这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法，逐渐成为了主流。图1 列举了文本检测方法近几年来的发展历程。目前，根据检测文本对象的不同可以将基于深度学习的方法划分为基于回归的文本检测方法和基于分割的文本检测方法两大类，不同类别方法
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2024-07-25 18:13:24
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自动语音识别(ASR)在呼叫中心系统中的应用自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition简称"ASR")技术的目标是让计算机能够“听写”出不同人所说出的连续语音，也就是俗称的“语音听写机”，是实现“声音”到“文字”转换的技术。 自动语音识别(ASR)在呼叫中心系统中的应用，自动语音识别通常有以下几种分类方法：(1)按系统的用户情况分：特定人和非特定人识别系统；(2)按系统词汇
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2024-09-13 13:01:29
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语音信号处理ASP到语音识别ASR和自然语言处理NLP语音信号处理ASP语音信号处理Audio signal process泛指针对语音采样、编解码、语音增强、语音传输等领域的偏重于数字信号处理方面的统称。因为编解码部分很多都已经标准化了，所以语音信号处理狭义上往往所指语音增强部分的算法和实现。语音识别ASR语音识别Automatic Speech Recognation是将输入的语音经过系统处理
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2024-09-25 15:01:50
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人工智能的概述 AI 指代「人工智能」，是让机器能够像人类一样完成智能任务的技术。AI 使用智能完成自动化任务。
人工智能包含两个关键点： 1. 自动化 2.智能 人工智能的目标
推理 自动学习&调度 机器学习 自然语言处理
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2023-11-29 16:12:16
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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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比如话术、真人语音、线路、要不要办卡、接通率、外显号码等，这些都是行业黑话。 那么哪些是技术黑话？ 1、 ASR (Automatic Speech Recognition)是语音识别技术，是把语音转换为文字的技术，就像人类的耳朵一样。 语音识别系统的性能取决于以下四类因素： 识别词汇表的大小和语音的复杂性； 语音信号的质量； 声音来源的多样性； 硬件的性能。 2、 NLP （Nat
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2024-05-21 17:16:04
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NLP(1) | 词向量one hot编码词向量编码思想分词的概念 简单来说就是把词进行分开，分词的难点： 1.如何避免歧义，如：“白开水不如果汁甜”。如何让机器避免将“如果”分到一起。 2.如何识别未登录词，并判断词性（人物，地点） 解决歧义的方法有很多，使用n_gram模型或者概率统计在解决歧义的作用下很好实现，如下面要介绍的HMM和CRF
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2024-04-02 22:22:08
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基于预训练模型ERNIE 3.0 和CrossWOZ数据的意图识别分类任务AI Studio平台默认安装了Paddle和PaddleNLP，并定期更新版本。 如需手动更新Paddle，可参考飞桨安装说明，安装相应环境下最新版飞桨框架。使用如下命令确保安装最新版PaddleNLP：# 首次更新完以后，重启后方能生效
!pip install --upgrade paddlenlpLooking in
小科普人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领
AI，Artificial Intelligence，顾名思义，是人工通过高强度的计算能力，并基于大量的环境数据、行为数据、历史数据等大数据支持，或是一定规则的自学习机制，来分析特定输入的情况下，事物的相关性、影响和可能处理方法，从而使机器不只是进行简单的运算，而是能够在某种程度上进行类智能的思考和运作。 业界的大事发生时，总会撩动AI热潮。远的是96年和97年卡斯帕罗夫和深蓝的对弈，2011年I
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2024-01-15 06:13:33
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