1.源数据介绍自然语言分析技术大致分为三个层面：词法分析、句法分析和语义分析。语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。在一个句子中，谓词是对主语的陈述或说明，指出“做什么”、“是什么”或“怎么样，代表了一个事件的核心，跟谓词搭配的名词称为论元。语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有：施事者（Agent）、受事者（Patient）、客体（Theme）、经验者（Experiencer）、
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2023-06-25 22:58:12
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简介语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有施事agent、受事patient、客体theme、经验者experiencer、受益者beneficiary、工具instrument、处所location、目标goal和来源source。这篇论文主要处理在PropBank中的语义角色标注问题，其中的语义角色包括以下：ARG0、ARG1、ARG2、ARG3、ARG4ARGM-LOC（地点）、
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2024-02-19 17:45:41
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# 使用 PyHanLP 实现语义角色标注
语义角色标注是自然语言处理中的一项重要技术，旨在为句子中的每个词语分配特定的语义角色。本文将详细介绍如何使用 PyHanLP 库实现语义角色标注。
## 流程概述
为了成功实现语义角色标注，整个过程可分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
1.中文分词三大类基于字典，词库进行匹配
正向最大匹配逆向最大匹配双向最大匹配设立切分标志法最佳匹配基于词频度统计
N-gram模型隐马尔科夫模型基于字标注的中文分词方法基于知识理解2.结巴分词# # -*- coding: utf-8 -*-
#
#
# from __future__ import unicode_literals
# import sys
# sys.path.a
# 语义角色标注（Semantic Role Labeling）及其 Python 实现
## 什么是语义角色标注？
语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）是一种自然语言处理（NLP）任务，旨在为句子中的词语分配语义角色。通过识别句子中主要事件和参与的角色，SRL 可以帮助我们更好地理解句子的意思。常见的语义角色包括行动者、受害者以及其他相关信息。
例如，在句子
1.什么是语义化标签语义化标签就是具有语义的标签，它可以清晰地向我们展示它的作用和用途。例如h系列标签，可以将文字加粗放大。<strong>标签可用于区别其他文字，起到强调作用。2.语义化标签的好处语义化标签具有可读性，使得文档结构清晰浏览器便于读取，有利于SEO优化展现在页面中时，用户体验好便于团队开发和维护3.语义化标签有哪些h系列标签--标题p标签--段落标签格式化文本标签：加粗
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2023-11-02 13:11:11
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volatile变量自身具有下列特性。1.可见性。对一个volatile变量的读，总是能看到（任意线程）对这个volatile变量最后的写 入。 ·2.原子性：对任意单个volatile变量的读/写具有原子性，但类似于volatile++这种复合操作不 具有原子性。（PS:从JSR-133内存模型开始（即从JDK5开始），仅仅只允许把 一个64位long/double型变量的写操作拆分为两个32位
albert-crf for SRL(Semantic Role Labeling)，中文语义角色标注项目地址：https://github.com/jiangnanboy/albert_srl概述 自然语言的语义理解往往包括分析构成一个事件的行为、施事、受事等主要元素，以及其他附属元素（adjuncts），例如事件发生的时间、地点、方式等。在事件语义学（Event semantics）中，构成
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2023-10-07 16:53:29
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参考下面网址： 感谢up主：https://www.bilibili.com/video/BV1xT4y1j7A9?from=search&seid=2903997967250679674在看本文前强烈建议先看一下上面参考网址里面的视频 图像语义分割1 labelme软件安装1.1软件下载1.2数据准备2 标注图像2.1labelme图像标注2.2图像标注文件生成3 png波段修改3.1存
写这一篇帖子实在是机缘巧合。导师让我手动标注一些图片，4000多张我寻思着我好歹也是学人工智能的，咋还能干这么不智能的事呢。然后就在CSDN上苦苦寻找了很多半自动标注的方法，说实话，都打不尽如人意，这里面我自己的原因占很大一部分，因为我小白也没用过label-me之类的。找了5,6个项目都不行，后来在一篇帖子深度学习图像-半自动和自动标注工具半自动标注工具里面看到了百度开发的飞浆EASYDL平台，
语义分割动手实践 - labelme标注和标签生成最近接触到语义分割任务，借助deeplabv3+和BiSeNet v2对分割任务有了初步的了解，为自己记录下整个流程1、语义分割数据标注标注工具：由于语义/实例分割任务多是多边形(polygons)轮廓标注，在此选用labelme标注工具。labelme安装，有需要可以创建虚拟环境，有python和pyqt5即可：创建labelme虚拟环境cond
科技冬奥，是前不久刚刚结束的2022年北京冬奥会提出美好愿景。科大讯飞作为冬奥会的“翻译官”，为冬奥会提供了自动翻译和相关的多语种语音转换、语音识别以及语音合成等一系列技术，展现出了满满的科技文化。数据标注的重要性随着人工智能的逐步发展，语音识别技术已经普及到了我们生活的方方面面。在我们的日常生活中，语音助手、智能音箱、智能客服等都应用到了语音识别。人工智能商业化目前在算力、算法和数据方面基本达到
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2024-01-04 09:41:16
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# NLP 语义标注入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义标注是一个重要的任务。它旨在为文本中的词语或短语分配特定的意义或类别。接下来，我将为你提供一个全面的流程，帮助你实现 NLP 语义标注。
## 流程概述
以下是 NLP 语义标注的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据采集：获取需要进行标注的文本数据 |
| 2 | 数
简介：Semantic-Segmentation-Editor是由日立汽车工业实验室(Hitachi Automotive And Industry Lab)开源的基于Web的语义对象标注编辑器(Semantic Segmentation Editor)，该工具专门用于创建机器学习语义分割的训练数据，为自动驾驶研究开发的，但也可以用于标注其他类型的语义目标数据库。它不仅支持普通相机拍摄的2D图像(
这一章我们来讲一下语义角色标注（Semantic Role Labeling (SRL)）以及其在语音助手中的应用，主要分为4部分：什么是语义角色标注、为什么需要语义角色标注、如何实现、语音助手中的应用1、什么是语义角色标注 语义角色标注（Semantic Role Labeling (SRL)）也叫语块
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2023-10-19 09:03:34
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自然语言处理中的自然语言句子级分析技术，可以大致分为词法分析、句法分析、语义分析三个层面。词法分析：第一层面的词法分析 (lexical analysis) 包括汉语分词和词性标注两部分。句法分析：对输入的文本句子进行分析以得到...
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2019-07-06 06:35:21
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语义分割选择使用多边形框标注，相对于物体检测它多了一项计算mask掩膜的需求。 一个图片，可能会进行多项标注。每项标注里面都会在物体检测的格式基础上增加mask属性，mask解释为图像掩膜，里面存与图像宽高对应大小的二维数组。 此二维数组可理解为将图片每个像素分成行列，每行为一个子数组。图像上的每个像素点对应二维数组中一个元素。 使用多边形框对图像进行语义分割类型的标注。 若像素点位置落在标注框内
一、背景语义分割，旨在将图像中的所有像素进行分类，一直是计算机视觉图像领域的主要任务之一。在实际应用中，由于能准确地定位到物体所在区域并以像素级的精度排除掉背景的影响，一直是精细化识别、图像理解的可靠方式。但是，构建语义分割数据集需要对每张图像上的每个像素进行标注。据统计，单张1280*720像素的图像分割标注时间约1.5个小时[1]，而动辄上万、十万才能产生理想效果的数据集标注所需要的人力物力让
semantic-segmentation-editor点云标注工具的安装与使用1.软件的安装2.软件功能界面介绍2.1 软件操作介绍3.标注后数据介绍 该软件可标注2D图片（png，jpg等）与点云数据（pcd）。不说废话，直接上干货！！！ 1.软件的安装 (1)下载后随便你解压到那个文件夹下(软件github地址) (2)在终端中运行：curl https://install.
1.背景介绍自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，其主要目标是让计算机能够理解和生成人类语言。语义角色标注（Semantic Ro
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2024-01-08 12:23:56
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