文章目录什么是智能文档处理？智能文档处理应用1. 法律协议处理2.发票和收据处理3.简历处理&信息提取4.法律文件处理智能文档处理解决方案的工作原理数据采集和输入处理文档理解深度学习模型和术语概述1. 处理文档的文本提取方法2. 文献分类与布局分析3.信息提取建立自动化文档处理4.命名实体识别（NER）5.自定义文档数据微调6. 其他常见任务信息验证信息存储流程整合获取您需要的智能文档处理
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2024-03-14 11:37:40
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人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正在深刻改变世界。而自然语言处理(Natural Language Processing，简称NLP)已成为人工智能领域中的一个重要方向，它推动着语言智能持续发展和突破，并越来越多地应用于各个行业。NLP研究能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。而用自然语言与计算机进行通信，有着十分重要的实际应用意义，也有着革命性的理论意义
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2023-09-14 16:36:36
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# 教你实现智能问答 NLP
## 引言
智能问答系统是自然语言处理（NLP）中的一个关键应用，它能够理解用户提出的问题并给出准确的答案。本文将指导你从头到尾实现一个简单的智能问答系统。我们将分步进行，先看整体流程，然后再深入每一步的具体实现。
## 整体流程
下面是实现智能问答系统的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-10-23 05:46:46
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智能文档NLP（自然语言处理）是一种涵盖多个领域的技术，旨在帮助人们更有效地处理和理解文本信息。NLP技术可以帮助机器理解自然语言，识别关键信息，进行语义分析，并生成有用的结构化数据。在智能文档领域，NLP技术的应用可以帮助用户从复杂的文档中提取信息，进行文本分类和摘要生成，实现智能搜索和信息检索等功能。
## NLP技术在智能文档中的应用
### 文本分类
文本分类是NLP技术在智能文档中
原创
2024-06-18 06:09:23
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前言：自然语言处理（NLP）是指使用计算机处理和理解人类语言的技术。 文章目录自然语言序言背景适用领域技术支持应用领域程序员如何学总结 自然语言序言自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一门研究如何让计算机理解和处理人类语言的技术。它的目标是使计算机能够读取、理解、解释和生成自然语言文本，从而实现与人类的自然语言交互。NLP在过去几十年中取得
NLP智能问答是近年来非常热门的技术之一，通过自然语言处理技术，使得计算机能够理解用户的问题，并给出准确的回答。作为一名经验丰富的开发者，我将向刚入行的小白介绍实现NLP智能问答的流程，并详细说明每一步需要做什么。
一、实现NLP智能问答的流程
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用下表展示NLP智能问答的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集与预处理 |
原创
2024-01-19 10:22:15
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前言这些知识点基本是本人在准备春招和秋招时做的笔记，东西比较杂，有的是自己总结，有的是参考网上博客，可能不是很准确，还望各位批评指正，多多交流。问-1：对于NLP任务来说，特征提取器需要满足什么能力？答： 1：保留位置信息 ，对于文本数据来说，不同的位置信息可能会带来较大的影响 2：具备长距离特征捕获能力问-2：NLP的主要有哪些任务任务？答： 1：序列标注：中文分词，词性标注，命名实体识别，语义
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2023-07-28 12:08:09
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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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常常会听到有人说，自然语言处理（NLP）是人工智能技术（AI）皇冠上的明珠。那么，从这句话上就能够看到，目前我们常常说的NLP其实是AI技术的一个分支，而且是较难的那一个分支。那么，到底什么是NLP呢？大概这个问题会在我们从事NLP研究和学习的过程中会一直存在，当你处于不同的阶段，应该会有不同的理解。小Dream也只能说一说在目前这个阶段，对NLP的一些理解。所谓“自然语言”，是相对于计算
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2023-06-09 10:57:52
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文档在线预览研究系列
之前的“
文档在线预览：总体思路”受到很多朋友的欢迎，为此我继续讲一下文档在线预览两个步骤的一些技术细节。以下我以C#语言和Windows平台为例展开做一些介绍。
文章后面附带本文讲到的相关操作的源码和软件下载，有些软件需要购买授权才能使用。
四项基本操作
1、调用Windows打印机打印文档
&nb
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2023-08-24 20:13:22
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随着互联网+的高速发展，越来越多的企业布局线上智能客服系统。不过，还是能看到很多企业由于种种原因处在考虑中。今天，我们就来聊聊智能客服系统到底适用于哪些场景？企业布局智能客服系统的目的除了想提高客户的体验感和满意度以外，最重要的还是提升企业的销售额。所以，我们把和客户沟通的整个过程拆开来看，分为售前、售中和售后，看看客服系统在这三个阶段中分为发挥了怎样的作用。三个阶段1、售前阶段在售前阶段需要企业
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2023-09-19 10:51:59
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2020年伊始，我们总结、展望了微软亚洲研究院在多个 AI 领域的突破与趋势，比如，更亲民的机器学习和更精巧的 AI 系统；数据洞察的获得变得更智能，AI 推进三维构建的发展；以及突破固化的计算机视觉和更具商用价值的 OCR 引擎。今天，我们将探索自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）范式的新发展，以及微软亚洲研究院在语音识别与合成领域的创新成果。NLP 在
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2024-01-31 21:22:56
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1. 引言我们经常会被外行人问到，现在自然语言处理到底在研究些什么啊？ 也经常会被内行人问到，你是做NLP的吗？你是做哪个方向的？ 正好借ACL的调查问卷，梳理一下NLP现在到底都在研究些什么。2. 熟悉的领域精讲我以我熟悉的领域抛砖引玉，和ChatGPT一起，给大家大致讲解一下目前各个子领域都在研究些什么。2.1 Discourse （篇章）在自然语言处理 (NLP) 领域，篇章分析子领域研究了
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2023-11-08 12:50:40
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近日研究 Ansj 分词，准备吃透它，在此记录每日学习、查询资料所得，用来备忘。详细的思维导图请参见资源：绝大部分资料都是来源于网络，其中主要是一些国内外大学的论文、吴军先生的《数学之美》、码农网站等，最终在这篇博客中把从中获取的知识用我自己的话写了出来，如果有不合时宜的引用，请留言指出，谢谢。一、Ansj 所用的 CRF分词模型，数据结构为双数组的 Trie 树，有用到隐含马尔可夫模型和最大熵模
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2024-06-08 13:31:40
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背景在信息搜索中，我们做的第一步就是检索。对于文本检索中，第一步就是数据库中的内容与检索的内容进行匹配，符合匹配要求的话就根据相关业务处理。在NLP中，我们可以认为是要让机器去理解检索内容，然后从现有数据库中返回对应内容。从这看文本匹配就是NLU（Nature Language Understand ,自然语言理解）中的核心内容了。再延展一下，搜索这项功能在我们生活中也是太多太多。大众一点就是搜索
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2024-08-12 16:20:39
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目录：语音对话机器人： 热线小蜜 语音特色的文本驱动对话 语音语义驱动的双工对话1.语音对话机器人： 热线小蜜实时语音对话的挑战：口语化：用户的表述呈现出含糊、冗长、不连续、并存在ASR噪声。 多模态：语音对话相比文本蕴含了更多的信息， 如语气、情绪、背景环境等。 双工化：不局限于一问一答的形式，会出现静默、等待、互相打断等复杂的交互行为。呈现出低延时（人人对话rt < 400ms），强交互
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2024-01-17 09:14:19
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【NLP-文本纠错】从入门到精通
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2022-05-09 21:36:07
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回望2017，基于深度学习的NLP研究大盘点 雷锋网 AI 科技评论按：本文是一篇发布于 tryolabs 的文章，作者 Javier Couto 针对 2017 年基于深度学习的自然语言处理研究进行了大盘点。雷锋网 AI 科技评论根据原文进行了编译。在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然
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2024-09-24 13:55:14
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WiFi使我们的生活变得丰富多彩，脑力大开的朋友会研究出非常独特的想法，最近美国麻省理工学院(MIT)的研究人员现在已经开发出一套被称为EQ-Radio的情绪智能分析系统，识别人的多种情绪，准确率高达87%。无线信号如何变身“情绪分析师”据悉，这套系统由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)开发出来，借助无线信号收发前后的变化，来检测基于呼吸和心脏节律而改变的情绪。并且该系统的一大亮
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2024-01-13 13:07:39
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在构建一个基于 Python 和自然语言处理 (NLP) 技术的智能音箱时，有不少场景和需求值得关注。尽管这些音箱越来越普遍，但如何高效地实现它们的智能对话功能，仍值得进一步探讨。接下来，我将从多个维度详细阐述这个主题。
适用场景分析
首先，我们需要明确智能音箱的适用场景，可以通过以下四象限图展示场景匹配度：
```mermaid
quadrantChart
title 场景匹配度
