随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及，语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷，而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术，本文将详细介绍语音识别的语音搜索。
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术越来越成熟，语音技术的应用也越来越广泛。智能客服是其中一个应用领域，它通过语音识别技术，将用户的语音输入转换为文本，并通过自然语言处理技术，解决用户的问题。本文将详细介绍语音识别的智能客服。
在今天最开始的时候，我们来做个小调研； 很多人对人工智能存在一定的误解，不知道它是什么，能够做什么。其实人工智能已经存在我们生活的方方面面。也许你刚才还有用到呢！ 下面小编带大家来了解下我们日常生活中最常见的一些人工智能！ 人工智能+疫情期出入证 应用产品：腾讯云卡证OCR 实现原理：卡证文字识别，自动识别并录入各字段信息，降低用户输入成本，有效提升用户体验。 落地项目：疫情期间，各大社区通过使用卡证OCR，让用户在家通过上传证件-识别信息-完成在线办理通行证，极大的缓解了办理通行证的压力，提升了用户
在日常工作、生活中，语音识别技术作为基础服务，越来越多的出现在我们周围，比如智能音箱、会议记录、字幕生成等等。
自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。
1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。
Hierarchical intent and slot filling 多层级意图识别
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将印刷体或手写文字转换为可编辑文本的技术。它通过将图像中的字符转换为计算机可以理解的文本形式，实现了从纸质文档到数字化数据的转换。
本文将从图片中文字提取的原理以及应用案例等多方面进行讲述，希望一文能为你讲透通用文字识别。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。在当今数字化时代，NLP技术正逐渐渗透到各个领域，其中智能客服和聊天机器人领域是应用得非常广泛的领域之一。本文将深入探讨NLP在智能客服和聊天机器人中的应用，从基本概念到技术原理，为读者展示这一领域的发展和前景。
语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作，如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。
随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。语音识别是一项重要的技术，可以将人类语音转换为文本，为语音交互系统、智能助手等提供支持。本文将深入探讨NLP在语音识别中的应用，探讨其原理、技术方法以及面临的挑战。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种在序列数据处理中取得巨大成功的深度学习模型。RNN通过引入时间序列上的隐藏状态，具有处理时序数据和捕捉上下文信息的能力。本文将详细介绍RNN的原理、结构以及在自然语言处理和语音识别等领域的重要应用。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
大海：很多这种年月的录入都只是显示为“年月”的样子，实际是日期，所以导入Power BI的时候，就会识别为日期。
近年来，人工智能领域的两大重要模型——GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）引起了广泛的关注。这两个模型在自然语言处理（NLP）领域表现出色，但它们在架构、训练方法和应用场景上有显著的差异。本文将深入探讨GPT和BERT的核心特点、技术原理以及各自的优缺点。
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。
ChatGPT 原理 : 每次生成一个字 , 猜下一个词的概率 , 如下图所示 , 已经生成了 The cat 文字 , 下面生成哪些字 ,
在开始介绍腾讯云文字识别之前，先来了解OCR技术的基本概念和原理。OCR技术通过对图像或扫描文档进行分析和处理，将其中的文字内容转换为可编辑和可搜索的文本。
[AI Milestone] AiPhone is coming | AI+手机时代已来
1.打开编辑器就打开启动了一个进程，是在内存中，所以，用编码器编写的内容也都存放在内存中的，断电后数据丢失。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术得到了广泛的应用和重视。OCR技术用于将印刷或手写的文本转化为可编辑的数据，极大地提高了数据处理的效率和精确度。腾讯云的文字识别服务提供了强大而可靠的OCR功能，为开发者和AI爱好者提供了便捷的文字识别解决方案。
验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。
【新智元导读】本文作者邓侃认为，机器阅读其实就是自然文本的结构化，而文本摘要和机器翻译在2016年的进展，昭示了机器阅读即将取得的突破。 机器阅读将是深度学习的下一个重大进展 回顾2016年，深度学习在应用领域取得了三个重大进展。 1. Google DeepMind 的 AlphaGo，战胜了人类顶级围棋高手。 2. Google Translate 上线，达到了与人类媲美的精度。 3. Tesla 的 AutoPilot 投入使用，让自动导航成为大众使用的日常工具。 展望2017年，深度学习在应用领域将
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中备受关注的研究领域之一，它旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。从智能助手到情感分析，NLP技术已经在各种领域中取得了巨大的成功。本文将带您深入探讨NLP的核心原理、常见任务以及如何使用Python和NLP库来实现这些任务。我们将从基础开始，逐步深入，帮助您了解NLP的奥秘。
本专栏以实战为线索，逐步深入iOS开发各个环节，掌握支付APP常用的基础功能（均含demo源码），打造完整native客户端工作流，提升工程化编码能力和思维能力。
最近在做一些意图识别方面的工作，所以尝试一下用 fasttext 做一个文本分类器，学习记录如下。
一、准备工作与代码实例 1、PIL、pytesser、tesseract (1)安装PIL：下载地址：http：//www.pythonware.com/products/pil/（CSDN下载） 下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C：Python27Libsite-packages中去， (2)pytesser：下载地址：http：//code.google.com/p/pytesser/，（CSDN下载） 下载解压后直接放C：Python27Libsite-packages(根据你安装的P
在人工智能特别是深度学习的领域，编码器（Encoder）是一个至关重要的组件。编码器在处理文本、图像、音频等数据时发挥了核心作用。本文将详细介绍编码器的概念、工作原理以及其在人工智能大模型中的应用。
语音识别与处理是一项重要的人工智能技术，它可以将人类语音转换成文本形式，从而实现语音命令识别、语音转写等功能。在本文中，我们将介绍语音识别与处理的基本原理和常见的实现方法，并使用Python来实现这些模型。
在现实生活中，表格大小、种类与样式复杂多样，例如表格中存在不同的背景填充，不同的行列合并方法，不同的内容文本类型等，并且现有文档既包括现代的、电子的文档，也有历史的、扫描的手写文档，它们的文档样式、所处光照环境以及纹理等都有比较大的差异，表格识别一直是文档识别领域的研究难点。
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最热门的技术之一，它通过构建能够理解和生成人类语言的机器，正在不断推动技术的发展。本文将为您提供NLP的全面介绍，包括其定义、重要性、应用场景、工作原理以及面临的挑战和争议。
驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入，我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段，如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
摘要：在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如自己辛辛苦苦写完的资料，好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片，却要一个一个地录入信息，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
通用文字 OCR 识别 API 是一种功能强大的服务，可用于多场景、多语种的整图文字检测和识别，通过将OCR技术应用于学校环境，可以实现教育资源的数字化和学习过程的自动化。
在当今人工智能技术已经渗透到各个领域。其中，OCR（Optical Character Recognition）技术将图像中的文字转化为可编辑的文本，为众多行业带来了极大的便利。PaddleOCR是一款由百度研发的OCR开源工具，具有极高的准确率和易用性。
今天下午部门内部技术分享是分词器算法。这次的主讲是大名鼎鼎的Ansj分词器的作者-孙健。 作者简介： Ansj分词器作者 elasticsearch-sql（elasticsearch的sql插件）作者，支持sql查询 nlp-lang自然语言工具包发起人 NLPCN（自然语言处理组织）发起人 等等... 网站：http://www.nlpcn.org/ GIT地址：https://github.com/NLPchina 具体作者详情请百度、Google 大神首先对中文分词的概念进行详细的解释
零宽度字符是隐藏不显示的，也是不可打印的，也就是说这种字符用大多数程序或编辑器是看不到的。最常见的是零宽度空格，它是Unicode字符空格，就像如果在两个字母间加一个零宽度空格，该空格是不可见的，表面
语言作为人类的一种基本交流方式，在数千年历史中得到持续传承。近年来，语音识别技术的不断成熟，已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言？本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。
腾讯云文字识别OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像或手写文字转换成文本的技术。腾讯云文字识别OCR是腾讯云AI能力之一，可以将印刷体、手写体、数字、符号等多种形式的文字图像转换成可编辑文字内容，同时提供多种编程语言SDK、API等接口方式，为各行业提供高效、准确的文字识别服务。
上个星期分享了《基于Sikuli GUI图像识别框架的PC客户端自动化测试实践》，但sikuli看起来怎么都像是上个世纪的界面风格，且功能过于简陋。而同样基于图像识别框架的Airtest，则无疑强大了许多，本次分享的内容是基于Airtest实现Windows应用的自动化测试，内容大纲：
ChatGPT是今年最火的互联网应用，ChatGPT给我们的工作和生活带来了巨大便利，帮我们写文案，帮我们写代码等，但是当我们在于ChatGPT对话时，我们是否有想过，这么强大的一个工具，它背后的技术原理是什么？它的技术架构是怎样的？本文就告诉大家ChatGPT的原理与架构。
自然场景文本提取是图像语义信息抽取的一个重要分支，它的实现需要CV和NLP技术，即既需要使用视觉处理技术来提取图像中文字区域的图像特征向量，又需要借助自然语言处理技术来解码图像特征向量为文字结果。
摘要：本篇主要分享了项目实践中的BERT文本分类优化策略和原理。首先是背景介绍及优化方向，其中优化方向主要分成从数据层面优化和模型层面优化；然后通过实验的方式重点分析了分类器优化策略和原理，主要从优化BERT预训练权重和分类器模型内部优化策略优化分类器效果；最后分享了一些关于BERT优化的思考和总结，包括分类层是否应该复杂化、长文本处理、增加新知识和灾难性遗忘问题的处理。优化永无止境，本篇内容也会持续更新，把项目实践中有价值的优化技巧通过文章及时固化，也希望更多的小伙伴一起分享文本分类优化技巧。
近年来，Transformer模型在神经网络领域中引起了广泛关注，尤其在自然语言处理（NLP）领域表现出色。本文将详细介绍Transformer在神经网络中的位置、其工作原理、优势以及在不同领域的应用。
本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
我跟几位BAT老哥聊了下NLP全路径学习的事情，总结出以下内容，包含： 学习NLP需要具备哪些基础 NLP全路径各任务学习的项目 01 学习NLP需要具备的基础 01 机器学习 熟悉简单的机器学习模型。例如：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、K-Means、正则化方法等；有部分高级机器学习基础更好。例如：集成学习（随机森林、GBDT、XGB、Stacking等）、条件随机场CRF、贝叶斯网络、支持向量机、主题模型等。 02 深度学习 熟悉简单的神经网络基础。例如：神经元模型、多层感知机、反向传播
信息抽取(IE)是从非结构化、半结构化的可读文档或其他电子表示来源中自动提取结构化信息的任务。信息抽取技术为文本挖掘、智能检索、智能对话、知识图谱、推荐系统等应用提供了基本的技术支持。 近日，英伟达x量子位发起的NLP公开课上，英伟达开发者社区经理李奕澎老师分享了【使用NeMo快速完成NLP中的信息抽取任务】，介绍了NLP、信息抽取、命名实体识别等相关理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成NLP中的命名实体识别任务。 以下为分享内容整理，文末附直播回放、课程PPT&代码。 ---- 大家晚上
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