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漫话中文自动分词和语义识别(下):句法结构和语义结构

理解句子的意思吗?这两篇文章的关系十分紧密,因此,我把前一篇文章改名为了《漫话中文自动分词和 语义 识别(上)》,这篇文章自然就是它的下篇。我已经在很多不同的地方做过与这个话题有关的演讲了,在这里我想把它们写下来,和更多的人一同分享。什么叫做句法结构呢?让 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: rollenholt 浏览:574 回复:0

阿里小蜜的语音识别、语义理解技术用的是哪家公司的产品?

阿里小蜜的语音 识别语义理解技术用的是哪家公司的产品?有知道的不? ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: szjenny0402 浏览:1545 回复:1
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漫话中文自动分词和语义识别(上):中文分词算法

一并解决了词类标注、语音 识别等各类自然语言处理问题。至此,中文自动分词算是有了一个漂亮而实用的算法。但是,随便拿份报纸读读,你就会发现我们之前给出的测试用例都太理想了,简直就是用来喂给计算机的。在中文分词中,还有一个比分词歧义更令人头疼的东西 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: rollenholt 浏览:928 回复:0

阿里小蜜:语音识别、语义分析、深度学习在手机淘宝的实战分享

。&学术界,产业界,研究学者,篇篇精彩。业内都期待了解阿里的人工智能技术的实践。我们特别邀请阿里技术专家空无来深入分享下手机淘宝客户端是如何用语音 识别语义分析、深度学习等AI技术打造阿里小蜜客服系统的。下为正文:&一场 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 云篆 浏览:8654 回复:0

语音识别后的语义分析该如何执行?

最近做一个语音交互系统,语音 识别成文字之后,如何再 识别文字进行相应的指令操作? ...
来自: 开发者社区 > 问答 作者: seel 浏览:18 回复:1

智能语义聚合框架:像人类一样收集和理解知识

(Language Generation)。智能 语义聚合 框架还属于前者的世俗应用。前者从句子表层的词语符号串 识别句子的句法结构,判断成分之间的 语义关系,最终弄清句子表达的意思。这个事情学术界搞了很久了,但要想隐藏掉背后的复杂技术,变成一个通用的应用需求,还 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 郑昀 浏览:1006 回复:0

《JavaScript开发框架权威指南》——1.5 语义化版本控制

语义化版本格式要求开发者创建定义明晰的API(通过文档或者自文档化的代码),从而为用户使用软件库提供唯一的切入点。新启动的项目一般从版本0.0.0开始,然后随着新版本的推出,版本号逐渐增加。本节书摘来自异步社区《JavaScript开发 框架权威指南》一书 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:210 回复:0

谷歌语义理解框架SyntaxNet升级 开启无数可能性

框架以及 Parsey 相关模型的升级版。SyntaxNet 升级就雷锋网所知,这是 SyntaxNet 自诞生以来的最重大升级。这建立在谷歌对各语言的 语义理解研究基础之上。此次升级的核心是一项新技术:能对输入语句的多层表示进行很好的学习。具体来讲 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 玄学酱 浏览:120 回复:0

看文本知语义:谷歌推一步到位自然语言理解框架SLING | 论文+代码

一起,推出了一步到位的自然语言理解系统:SLING。SLING能够直接分析自然语言文本,根据它的 语义表示生成 语义 框架图示。与原有的大多数系统相比,它避免了自然语言理解流水线的一个严重缺陷:前面步骤中的错误会影响后续步骤的分析。实际上,流水线式 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 行者武松 浏览:5 回复:0

什么是智能语义理解 - 智能语义理解

智能 语义理解(Intelligent Semantic Understanding)依托阿里巴巴在深度学习、自然语言处理方向上的技术积累,为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。其中文本相似度可以计算两段短文本之间的相似度,并给出相似度评分 ...

干货|语音识别框架最新进展——深度全序列卷积神经网络登场

导读:目前最好的语音 识别系统采用双向长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory),但是,这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工业界的实时 识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音 识别 框架&mdash ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 青衫无名 浏览:231 回复:0

基于结构化感知机的词性标注与命名实体识别框架

上周就关于《结构化感知机标注 框架的内容》已经分享了一篇《分词工具Hanlp基于感知机的中文分词 框架》,本篇接上一篇内容,继续分享词性标注与命名实体 识别 框架的内容。词性标注训练词性标注是分词后紧接着的一个任务,训练语料同上,接口如下: 命令行java -cp hanlp.null ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 大数据资讯 浏览:32 回复:0

14、web爬虫讲解2—Scrapy框架爬虫—豆瓣登录与利用打码接口实现自动识别验证码

;password = b'adc279819'if username == b'test': exit('\r\n请先设置用户名密码') ####################### 一键 识别函数 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 天降攻城狮 浏览:50 回复:0

使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别

Tensorflow的工作原理。通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片 识别。学员可以通过本实验,对深度学习Tensorflow 框架有一个简单、直观的了解。 ...
来自: 开发者社区 > 大学 作者: 阿里云大学

精通Python网络爬虫:核心技术、框架与项目实战.3.5 身份识别

3.5 身份 识别在爬虫对网页爬取的过程中,爬虫必然需要访问对应的网页,正规的爬虫一般会告诉对应网页的网站站长其爬虫身份。网站的管理员则可以通过爬虫告知的身份信息对爬虫的身份进行 识别,我们称这个过程为爬虫的身份 识别过程。那么,爬虫应该如何 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:346 回复:0

上海交大提出多模态框架「EmotionMeter」,更精准地识别人类情绪

行为,例如眼球运动的多模态结合已被证明是对情绪 识别更加有效的方法。为了结合用户的内部大脑活动和外部潜意识行为,本文提出了使用 6 个 EEG 电极和眼动追踪眼镜来 识别人类情绪的多模态 框架 EmotionMeter。本文提出的情绪 识别系统的 框架如图 1 所 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 技术小能手 浏览:65 回复:0

精通Python网络爬虫:核心技术、框架与项目实战.3.5 身份识别

3.5 身份 识别在爬虫对网页爬取的过程中,爬虫必然需要访问对应的网页,正规的爬虫一般会告诉对应网页的网站站长其爬虫身份。网站的管理员则可以通过爬虫告知的身份信息对爬虫的身份进行 识别,我们称这个过程为爬虫的身份 识别过程。那么,爬虫应该如何 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:346 回复:0

深层学习:心智如何超越经验1.3 深层学习

1.3  深层学习如果先前经验不能有效指导人们的行为,那么学习就不能只依靠或者主要依靠积累经验、在学习中寻找规律以及用这些规律预测未来。为了能够成功应对翻天覆地的变化,人类需要超越先前经验的能力,除了早期经验预测给出的行动之外,还应思考在当下 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:430 回复:0

使用Exactly-Once投递语义收发消息 - 消息队列RocketMQ版

本文主要介绍如何使用消息队列RocketMQ版的Exactly-Once投递 语义收发消息,以保证消息的最终处理结果写入到数据库有且仅有 ...

Exactly-Once投递语义 - 消息队列RocketMQ版

本文主要介绍消息队列RocketMQ版的Exactly-Once投递 语义的概念和典型使用场景,以便您理解如何使得消息只被消费端处理且仅 ...

PAI图像语义分割训练 - 机器学习PAI

PAI-EasyVision提供图像 语义分割模型的训练及预测功能,本文为您介绍如何通过PAI命令进行图像 语义分割模型训练 ...

语义建模 - 数据资源平台

本文为您介绍 语义建模的相关问题。 对象绑定数据表是否一定需要主表,主表的作用是什么 ...

语义向量距离 - 机器学习PAI

本文为您介绍PAI-Studio提供的 语义向量距离算法组件。 基于算法 语义向量结果(如Word2Vec ...

PAI图像语义分割预测 - 机器学习PAI

。 图像 语义分割预测 基于已有的文件列表,您可以通过PAI命令启动图像分割离线预测任务,示例如下。pai -name ev_predict_ext ...

《谷歌语义搜索》一第1章 什么是语义搜索1.1 向语义搜索迁移

本节书摘来自异步社区《谷歌 语义搜索》一书中的第1章,第1.1节,作者 【英】David Amerland,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看##第1章 什么是 语义搜索谷歌 语义搜索搜索是我们在 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:227 回复:0

订单风险识别(PAI+风险识别产品) - 机器学习PAI

本文以经典的下单风险 识别场景为例,为您介绍如何使用PAI和风险 识别产品进行风险控制 ...

图像识别、人脸识别、相似特征检索、相似人群圈选 - 云数据库 RDS

RDS PostgreSQL使用PASE插件,可以实现低成本、高效率的图像 识别、人脸 识别、相似特征检索、相似人群圈选 ...

《语义网基础教程(原书第3版)》—— 第1章 语义网的愿景

不再局限于简单地查找关键词,而将变得更加 语义化,包括查询同义词, 识别同音异义词,并且考虑搜索查询的情境和意图。如果个人浏览agent能够理解一个网页的内容并将其裁剪为个人感兴趣的概述,网站将变得更加个性化(personalized)。通过当前用户的活动来 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:164 回复:0

什么是语义Web?语义Web是什么

“无所不连”的网络所取代。  专家表示,“ 语义Web”现在所面临的最大挑战是找到一种方法来表示所有的数据。这样一来,在连接到网络的时候,某一数据即可 识别并建立与其他相关信息的链接,这与所谓的“标注 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 轩墨 浏览:80 回复:0

《谷歌语义搜索》一1.5 语义搜索准备清单

”策略就再也没有空间了,事实上恰恰相反。Web 设计、浏览器技术和搜索索引的复杂性形成了一些需要优化来战胜的挑战。为了节省时间、金钱并取得想要的结果,搜索的分裂化需要一个真正的策略。 语义搜索准备清单包括以下步骤。- 识别出你的业务的独特 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 异步社区 浏览:175 回复:0

C/C++语言可变参数表深层探索

nullC/C++语言可变参数表 深层探索作者:宋宝华&&e-mail:[email]21cnbao@21cn.com[/email]1.引言C/C++语言有一个不同于其它语言的特性,即其支持可变参数,典型的函数如 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 技术小胖子 浏览:12 回复:0

一文帮你理解什么是深层置信网络(DBN)

机器学习和神经网络的融合,由多个带有数值的层组成,其中层之间存在关系,而数值之间没有。 深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。深度信念网络如何演进?第一代神经网络使用感知器,通过考虑“权重&rdquo ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 秦玉坤 浏览:11 回复:0

深层学习:心智如何超越经验2.1 杜绝回避

,但它们为研究 深层学习提供了最佳可用的 框架。在一个成熟的学科中,是没有必要撰写类似于本章内容的,但是就目前来讲,随着分歧的深入,有必要阐述一下相关理论。本章的第二个任务是解决什么构成了以及什么不能够构成认知变化最佳解释的问题。总体来讲,这个问题在学习 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:471 回复:0

拆开阿里小蜜的内核,看智能人机交互的实现逻辑

一种是学术界非常火爆的Deep Learning生成模型方式,通过Encoder-Decoder模型通过LSTM的方式进行Sequence to Sequence生成,如图:seq2seq网络结构图 Generation Model(生成模型):优点:通过<em>深层语义</em>方式进行答案...

基于深度学习的商品检索技术

与传统方法相比,此类<em>深层</em>神经网络模型在进行商品检索特征学习时并没有脱离一般图像检索的特征学习<em>框架</em>:不仅需要在前端进行<em>语义</em>对齐,也需要在后端提升特征判别性。总的来说,以上深度学习方法的探索与创新,都将为...

白硕:人工智能的诗与远方,一文读懂NLP起源、流派和技术

随着深度学习技术以摧枯拉朽之势横扫语音、图像<em>识别</em>和浅层自然语言处理各类任务,知识图谱技术为<em>语义</em>知识处理走向各行各业做好技术栈和工具箱的铺垫,人工智能招牌强势的王者归来已经在所难免,自然语言处理技术也...

人脸识别技术介绍和表情识别最新研究

从基线<em>框架</em>开始,通过自适应加权<em>深层</em>集成的预测并利用外源表示来逐步改进<em>框架</em>的设计方法。树状深度集成网络通过参数优化相应的损失,然后将与外生变量有关的信息分解为内生表示中的任务,并将提取的外生和内生的特征...

天啦噜!在家和爱豆玩"剪刀石头布",阿里工程师如何办到?

我们研发的视觉互动基础算法能力中,人脸<em>识别</em>、人脸关键点检测,用户年龄性别预测等是已经有较好解决方案的任务,人像<em>语义</em>切割、手势<em>识别</em>、人体关键点<em>识别</em>、图像风格化、人脸融合这几个目前业界还没有成熟方案的任务...

LSF-SCNN:一种基于CNN的短文本表达模型及相似度计算的全新优化模型

Max均值采样(K-Max Average Pooling,KMA),分别在词汇粒度、短语粒度、句子粒度上抽取更加丰富的<em>语义</em>特征,从而更好的在向量空间构建短文本<em>语义</em>表达模型,并广泛的适用于问答系统(question answering)、释义<em>识别</em...

独家 | 一文读懂自然语言处理NLP(附学习资料)

近年来,随着深度学习技术的发展,研究者们也提出了很多有效的基于<em>深层</em>神经网络的词性标注方法。迄今为止,词性标注主要分为基于规则的和基于统计的方法。规则方法能准确地描述词性搭配之间的确定现象,但是规则的...

带你读《自然语言处理的认知方法》之一:延迟解释、浅层处理和构式:“尽可能解释”原则的基础

这条原则依赖于对基础单元—语块的<em>识别</em>,<em>识别</em>语块则通过语块的基本特征来实现。语块是待处理的输入的分段。在一些情况中,基于它们所具有信息的可理解性,语块可以是具有语言学结构的元素。在其他情况中,语块只是...

Facebook 在CVPR 2017的四篇论文精选解读|CVPR 2017

ConvNet能够<em>识别</em>运动对象,并从单个<em>框架</em>中分割出来。掩码并不完美,但它们确实能捕捉到一般物体的形状。鉴于广泛证据显示,运动在人类视觉系统发展中发挥着关键作用,他们希望这种无监督学习的直接的方法将比在文献...

多任务深度学习框架在ADAS中的应用 | 分享总结

对于传统的图像检测与<em>识别框架</em>而言,短时间内同时完成多类的图像分析任务是难以实现的。袁雪副教授的项目组提出使用一个深度神经网络模型实现交通场景中多任务处理的方法。其中交通场景的分析主要包括以下三个方面:...
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