### 实现NLP语义识别开源免费本地部署的步骤
为了帮助你实现NLP语义识别的开源免费本地部署，我将为你介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
#### 步骤一：安装Python和必要的库
在开始之前，你需要确保你已经安装了Python和以下必要的库：
- Python：用于编写代码和运行程序。
- pip：用于安装Python包和库的软件包管理工具。
- Jupyter Note
原创
2024-01-08 12:52:40
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19年，百度提出了知识增强的语义表示模型ERNIE(Enhanced Representation from knowledge Integration), 并发布了基于百度自己开发的深度学习框架PaddlePaddle的开源代码和模型，在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理(NLP)各类中文任务上模型效果全面
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2023-10-08 14:17:30
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nlp领域里，语义理解仍然是难题！ 给你一篇文章或者一个句子，人们在理解这些句子时，头脑中会进行上下文的搜索和知识联想。通常情况下，人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识。知识图谱的创始人人为，构成这个世界的是实体，而不是字符串，这从根本上改变了过去搜索的体系。语义理解其实是基于知识，概念和这些概念间的关系。人们在解答问题时，往往会讲述与这个问题相关的知识，这是语义理解的过程。这种机制完全
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2023-09-02 22:19:13
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文章目录第一部分：文本分类一、文本预处理（解决特征空间高维性、语义相关性和特征分布稀疏）二、文本特征提取三、分类模型第二部分：情感分析一、概述二、基于情感词典的情感分类方法三、基于机器学习的情感分类方法第三部分：意图识别一、概述二、意图识别的基本方法三、意图识别的难点 第一部分：文本分类训练文本分类器过程见下图：文本分类问题： 给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或
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2023-08-31 18:21:49
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简介CLUE（中文语言理解测评基准）是中文语言理解领域的权威榜单，包含多项测评任务。近日，达摩院NLP团队在其中的语义匹配榜登顶，并在魔搭社区（ModelScope）上开源了预训练和微调后的模型。本文将介绍该模型及其使用方法。模型链接：https://modelscope.cn/models/damo/nlp_masts_sentence-similarity_clue_chinese-large
前言前面我们刚刚介绍了语音识别的第一步《《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析（一）---结构化思维》，这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。语义解析接上一章结束的内容，我们把说出的话通过分隔符实现了“|录入|14002001|数量15|价格4块6”的效果，这次我们看看分隔后我们怎么实现把他们的关键数据放到对应我们建的类里面。首先我们定义了一个解析字符串的方法，其返回值就是我们上一章先定
本文介绍清华大学语音与音频技术实验室（SATLab）ISCSLP 2022录用论文。BERT-LID: Leveraging BERT to Improve Spoken Language Identification。这篇文章将BERT模型引入到语种识别领域。利用BERT模型的优越性，再结合下游不同的神经网络模型，提升语种识别能力，尤其是在短语音的情况下识别性能有更为明显提升。01 语
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2023-11-20 22:47:07
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文本匹配和语义匹配1、什么是文本匹配？文本匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，可以应用于大量的NLP任务中，如信息检索、问答系统、复述问题、对话系统、机器翻译等，这些NLP任务在很大程度上可以抽象为文本匹配问题。例如网页搜索可抽象为网页同用户搜索Query的一个相关性匹配问题，自动问答可抽象为候选答案与问题的满足度匹配问题，文本去重可以抽象为文本与文本的相似度匹配问题。2、文本匹配方法概述2-
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2023-09-27 21:28:26
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目录1.隐性语义分析2.奇异值分解2.1左奇异向量U2.2奇异值向量S2.3右奇异值向量V^T2.4SVD矩阵的方向2.5主题约简 1.隐性语义分析隐形语义分析基于最古老和最常用的降维技术–奇异值分解(SVD)。 SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个时对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个更简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。 利用
## NLP语义标签识别入门指南
在自然语言处理(NLP)中，语义标签识别是一个非常重要的任务，它旨在从文本中提取出有意义的标签。本文将帮助你理解实现这一目标的基本流程，并提供相关代码示例和详细解释。
### 流程概述
首先，我们需要识别实现 NLP 语义标签识别的步骤。下表总结了整个过程:
| 步骤 | 描述 |
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标注猿的第57篇原创 一个用数据视角看AI世界的标注猿 前几篇文章从两种数据的角度去学习了基于图片和激光雷达数据的算法，较为通俗的说明了其算法的逻辑，从而为理解其标注数据在使用算法应用时的理论基础。其实大家会发现一个问题，作为标注员其实在一点都不理解算法的情况，我们依然可以做好数据标注工作，原因
记得第一次了解中文分词算法是在 Google 黑板报 上看到的，当初看到那个算法时我彻底被震撼住了，想不到一个看似不可能完成的任务竟然有如此神奇巧妙的算法。最近在詹卫东老师的《中文信息处理导论》课上再次学到中文分词算法，才知道这并不是中文分词算法研究的全部，前前后后还有很多故事可讲。在没有建立统计语言模型时，人们还在语言学的角度对自动分词进行研究，期间诞生了很多有意思的理
论文：http://mftp.mmcheng.net/Papers/21PAMI-DHT-line.pdf代码：https://github.com/Hanqer/deep-hough-transform 南开大学计算媒体实验室在机器学习顶刊 IEEE TPAMI 发表论文提出”深度霍夫变换“ (deep hough transform, 简称 DHT)，通过在深度特征上进行霍夫变换，从
语言识别的概念机器翻译用印刷文本作为输入，能清楚地区分单个单词和单词串 。 语音识别用语音作为输入，口语对话与语音信号中语言提取的不同： （1）上下文猜测 （2）肢体语言传达信息 fare | fair male | mail语音识别的主要过程语音识别流程分帧：把一段语音分成若干小段 状态：把每一帧识别作为一个状态 音素：把状态组合成音素，即声母亲和韵母。 声学模型（acoustic model）
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2023-12-21 11:58:49
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进入21世纪，面对网络时代信息的爆炸式增长，中文信息处理作为一项基础性、普适特性的信息技术，面临着挑战和再次发展的机遇，在互联网时代则显示出其优势。它的开发利用关系到我国今后信息产业乃至社会经济的发展和安全，具有巨大的经济价值和社会价值。 中文信息处理是中文(包括汉语和少数民族语言)语言学和信息技术的融合，它是一门用计算机对汉语(包括口语和书面语)进行转换、传输、存贮、分析等加工的科学。中文
基于预训练模型的槽位填充和意图识别意图识别原来如此意图识别是指分析用户的核心需求，输出与查询输入最相关的信息，例如在搜索中要找电影、查快递、市政办公等需求，这些需求在底层的检索策略会有很大的不同，错误的识别几乎可以确定找不到能满足用户需求的内容，导致产生非常差的用户体验；在对话过程中要准确理解对方所想表达的意思，这是具有很大挑战性的任务。 例如用户输入查询“仙剑奇侠传”时，我们知道“仙剑奇侠传”既
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2023-11-01 17:29:27
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## Part1 内容介绍本月竞赛学习将以对话意图识别展开，意图识别是指分析用户的核心需求，错误的识别几乎可以确定找不到能满足用户需求的内容，导致产生非常差的用户体验。在对话过程中要准确理解对方所想表达的意思，这是具有很大挑战性的任务。在本次学习中我们将学习：自然语言处理基础文本分类路线：TFIDF、FastText、BERT、Prompt文本大模型BERT、T5和GPT原理在本月中我们将加入与C
人工智能产业链由基础层、技术层与应用层构成，同样，智能语音识别亦由这三层组成。基于大量数据的积累、深度神经网络模型的发展及算法的迭代优化，近年，语音识别准确率取得了不断的提升。基于大量数据的积累、深度神经网络模型的发展及算法的迭代优化，近年，语音识别准确率取得了不断的提升。2016年10月，微软宣布英语语音识别词错率下降到5.9%，从而能够媲美人类。现阶段，在理想的环境下，多家公司的语音识别系统已
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的对齐关
课程要求的一部分，目前找了一些并跑通代码进行相关测试，不完整待续。自然语言基础工具调研词典(https://github.com/fighting41love/funNLP)分词工具
NLPIR()NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取；张
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2023-12-13 06:53:57
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