NLP语音识别

评估检索增强生成（RAG）的三步法＜

欢迎关注公众号（NLPResearch）原文标题：A3-StepApproachtoEvaluateaRetrievalAugmentedGeneration(RAG)原文地址：https://medium.com
hj_caas·2024-01-07 12:08

自然语言处理NLP：使用DisBert模型完成文本二分类任务(Pytorch)

项目来源于kaggle竞赛，地址为：NaturalLanguageProcessingwithDisasterTweets|Kaggle本文主要是对本人学习NLP的过程做个总结和记录，以方便日后复习，当然如果本文能帮助到阅读该文的读者
我还是充钱那个少年@·2024-01-07 11:48

NLP论文阅读记录 - | 文本生成的动量校准

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1神经文本生成3.2动量校准四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6消融实验五总结前言MomentumCalibrationforTextGeneration（2212）0、论文摘要大多数文本生成任务的输入和输出可以转换为两个标记序
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

NLP论文阅读记录 - 01 | 2021 神经抽象摘要方法及摘要事实一致性综述

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.背景2.1自动总结任务2.2数据集DUC-2004Gigaword[Graffetal.,2003,Napolesetal.,2012]CNN/DailyMail[Nallapati等人，2016]XSum[Narayan等人，2018]2.3摘要系统的评估2.3.1Rouge[Lin,2004]三.抽象概括技术3.1前神经网络时代3.1.1
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

NLP论文阅读记录 - 2021 | SimCLS：抽象概括对比学习的简单框架

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1优势三.本文方法——抽象概括的对比学习框架3.1第一阶段：候选生成3.2第二阶段：无参考评估3.3对比训练四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析4.6.1实体级4.6.2句子级4.7XSum数据集的结果五总结前言SimCLS:AS
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

NLP论文阅读记录-EMNLP 2023 | 12 Improving Consistency for Text Summarization with Energy Functions

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1背景：基于能量的模型3.2一致性能量函数3.3训练损失3.4联合推理四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果五总结局限性前言使用能量函数提高文本摘要的一致性（2310）code项目没有放出代码paper0、论文摘要当前的抽象摘要模型经常
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:11

NLP论文阅读记录 - 2021 | RefSum：重构神经总结

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提堆叠重新排序三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.1.2元系统3.2重构文本摘要3.2.1重构3.2.2预训练重构3.2.3微调重构3.2.4应用场景3.2.4.1重构为基础学习者3.2.4.2重构为元学习者四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5
yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:05

安卓在人工智能时代的前景展望

无论是语音识别、图像识别，还是自
洪信智能·2024-01-07 10:44

电话质检语音识别技术：提升企业效率与质量的新选择

前言介绍电话质检语音识别用处：随着通讯技术的发展和人们对质量的不断追求，电话质检语音识别技术应运而生。
朝思暮柒·2024-01-07 10:12

论文浅尝 | 基于微量资源的神经网络跨语言命名实体识别

来源：EMNLP2018链接：https://www.aclweb.org/anthology/D18-1034问题背景与动机本文关注小语种/资源匮乏语言的跨语言命名实体识别问题，首先作者肯定了现有无监督
开放知识图谱·2024-01-07 09:39

【面试经验分享】百度NLP一面凉经

提问自我介绍介绍一下简历里面的项目经历（我的项目是多模态情感分类的，感觉太简单了）讲一下BERT模型怎么预训练的，和GPT模型预训练任务的区别？BERT和GPT模型各自的优势是什么？项目细节：数据集大小？各个类别的数量？单卡训练还是多卡训练？是否了解多GPU并行训练？数据并行和模型并行？如何解决训练的时候GPU利用率低的问题？BERT模型输入长度超过512如何解决？提问ViT的模型架构和细节，它是
明月出天山_·2024-01-07 08:35

语音遥控器2-语音功能实现

调查了一下语音相关代码，不管腾某讯，还是思某驰，一般都会涉及到以下几个部分的工作：对接语音识别SDKSdk对接主要是密钥，认证，消息的处理；方案采用Androidrecord原生接口，拾音部分已经在sdk
pochuanpiao·2024-01-07 07:46

小样本学习（FSL）和元学习、数据增强和对比学习各自的概念和相互关系

去年疫情开始，取消线下课程和考试，我闲着没事，就搞起了研究，很巧的是和ChatGPT时间重叠了，当时因为网上全是防治疾病的，我也就错过了ChatGPT的黄金期，不然没准就是搞NLP了，今天我也请GPT4.0
Chowley·2024-01-07 07:07

【NLP】2024年改变人工智能的前六大NLP语言模型

在快速发展的人工智能领域，自然语言处理已成为研究人员和开发人员关注的焦点。作为这一领域显著进步的证明，近年来出现了几种开创性的语言模型，突破了机器能够理解和生成的界限。在本文中，我们将深入研究大规模语言模型的最新进展，探讨每个模型引入的增强功能、它们的功能和潜在的应用程序。我们将从2018年的一个开创性的BERT模型开始，并以今年的最新突破结束，如MetaAI的LLaMA和OpenAI的GPT-4
架构师研究会·2024-01-07 07:32

解锁未来商务智能：Saas与AI的协同创新

以下是AI在商务中的典型应用场景：智能客服：利用语音识别和自然语
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

Saas中智能客服的应用

这些系统基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术，能够理解用户的提问，并提供准确、实时的答案。通过虚拟助手，用户可以获取
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

一个Saas智能客服方案

以下是一个可能的SaaS智能客服方案的关键组件：1、自动问答系统：集成自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术，构建自动问答系统，以回答常见问题。
benhuyun_dev·2024-01-07 06:54

NLP的问题

知识源头，交叉验证！！任何理论必须有科学依据，所以阳老师才说要尊重知识的源头。因为你可能有一个A理论，比如范畴-隐喻，因为语言即思想，你可以观察语言来看人的心理，你也可以察觉自己的隐喻，逆向用也一样，改变隐喻，改变思维框架。但是如果你加了太多东西，比如人的思想完全是通过语言可以操纵的，大脑可以复制的，神经回路是一切，你就要小心了。因为他从B到了C到了D，再加上一些无知的后人，没有学术修养，过分的引
军绿色的鱼·2024-01-07 06:50

0-自然语言处理基础知识

优点缺点使用场景1transformers1.1什么是transformerstransformers是由HuggingFace团队开发的一个非常流行的开源库，它为自然语言处理（NLP）提供了大量预训练的模型
赵孝正·2024-01-07 06:13

如何快速进行录音转文字？学会这两招，分分钟提高效率

今天就教大家俩个超级省事的方法，只要你学会录音转文字方法，那么你就能快速实现语音识别。方法一：录音机转换手机里的录音机不要放哪落灰，它就能帮助我们进行会议纪要。
夹心说·2024-01-07 05:14

自然语言处理的语义建模介绍

摘要：本文主要是简单介绍了自然语言处理(NLP)的语义建模思想。在本文中，我将简单介绍自然语言处理(NLP)的语义建模思想。
城市中迷途小书童·2024-01-07 04:05

八大在线项目实习 2024年第一期即将开班

某平台网络入侵用户自动识别（Python机器学习）某平台广东省区采购数据分析（Excel供需分析）产品订单的数据分析与需求预测（Python营销分析）基于注意力机制的评论者满意度分析（TensorFlow与NLP
泰迪智能科技·2024-01-07 01:14

docker部署jenkins-slave分布式节点

#docker运行jenkins-slave示例，使用jnlp方式进行连接，即是agent主动连接masterdockerrunjenkins/jnlp-slave-urlhttp://jenkins-server
小黑佬·2024-01-07 00:40

市场需求

原定今天我该在上海和老师朋友们相聚学习nlp。可7月20日到了，我却在家，而且独-自-一-人。孩子意外的获得一个参加特制夏令营的机会。白天是不在家里的。爱人一向是忙于工作的，通常，回家只为休息。
清晨的玉兰·2024-01-06 19:55

Python拼音转汉字API

2、拼音转汉字可以应用在自然语言处理中，例如将音频转化为文字，从而实现语音识别等功能。3、拼音转汉字在中文
卖兔子的胡萝卜zz·2024-01-06 18:55

WeNet语音识别+Qwen-72B-Chat Bot+Sambert-Hifigan语音合成

WeNet语音识别+Qwen-72B-ChatBot+Sambert-Hifigan语音合成简介利用WeNet进行语音识别，使用户能够通过语音输入与系统进行交互。
陈增林·2024-01-06 18:14

苹果电脑Markdown写作工具：ulysses mac软件介绍

ulyssesformac是一款Markdown写作工具，支持Markdown拼写检查、语音识别、iCloud同步、版本管理等功能，并且可以导出为PDF、word、RTF、TXT、Markdown、HTML
mac116·2024-01-06 16:02

书生·浦语大模型全链路开源体系 学习笔记 第一课

大模型的发展历程是从专用模型到通用模型的过程，从语音识别、图像识别、人脸识别等专用模型，到通用的大模型，能够解决多种任务和多种模态。
JonesZon·2024-01-06 13:07

2023年技术行业回顾

文章目录1引言2新兴技术的崛起2.1人工智能的深化应用2.1.1自动驾驶技术的突破2.1.2语音识别的进阶发展2.1.3AI在医疗领域的应用2.1.4AI在教育领域的创新应用2.1.5AI在金融领域的深度整合
跑起来总会有风·2024-01-06 11:53

【NLP】工业界常用的NLP数据增强方法都在这了，你都会了吗

目录1EDA1.1具体方法1.2EDA参数选择1.3EDA的缺点2回译3拼接1EDAEDA使用传统的文本数据增强方法，可以在文本数据集小的情况下提升文本分类的性能。出自论文《EDA:EasyDataAugmentationTechniquesforBoostingPerformanceonTextClassificationTasks》1.1具体方法EDA主要有三个参数：n(表示一个句子修改多少个
AI量化小木屋·2024-01-06 10:29

20180701周日(蔡仁华周总结)

5.人际：NLP同学(体验)本
蔡蔡1228·2024-01-06 09:12

基于当前数学水平的人工智能模型从根源上不具有产生类人智能的可能性

以下是一些主要的原因：1、数学模型的局限性目前的数学模型主要基于统计学和机器学习算法，其设计初衷是处理特定的任务，如图像分类、语音识别等。
人机与认知实验室·2024-01-06 08:27

ROS高效进阶第五章 -- 机器人语音交互之ros集成科大讯飞中文语音库，实现语音控制机器人小车

至于语音识别和语音合成的原理，本文并不深究，读者可以自行搜索相关的文章介绍。这里提醒，
界首大学·2024-01-06 07:12

中文分词算法 | 基于词表的三种分词算法

最近在学习自然语言处理（NLP）的相关知识，加上这学期开了自然语言处理这门课，并且在飞桨AIStudio上初步学习并运行相关项目。
源于花海·2024-01-06 07:56

Java调用百度云语音识别【音频转写】

百度云文档ttps://ai.baidu.com/ai-doc/SPEECH/Bk5difx01示例代码:importcom.alibaba.fastjson.JSON;importcom.alibaba.fastjson.JSONArray;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importokhttp3.*;importorg.json.JSONObject;impo
weixin_43652507·2024-01-06 07:41

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第六十六期】Tue, 31 Oct 2023

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,31Oct2023(showingfirst100of141entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersTheEval4NLP2023SharedTaskonPromptingLargeLanguageModelsasExplainableMetr
hitrjj·2024-01-06 07:10

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第六十七期】Mon, 1 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Mon,1Jan2024Totally42papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersPrincipledGradient-basedMarkovChainMonteCarloforTextGenerationAuthorsLiDu
hitrjj·2024-01-06 07:34

nlp中的transformer中的mask

由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码，因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。在Transformer中，主要有两个地方会用到掩码这一机制。第1个地方就是在上一篇文章用介绍到的AttentionMask，用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的信息；第2个地方便是对一个batch中不同长度的序列在Padding到相同长度后，对Padding部分的信息进行掩盖。下面分别就这两种情况进
不当菜鸡的程序媛·2024-01-06 05:27

它的语音识别是如何实现的？

它的语音识别是如何实现的？智能电销机器人的真正价值是帮助电销企业解决电销上带来的一些问题，可以提高效率。为电销人员节省大量的时间与精力，提高电销水平。
VO_794632978·2024-01-06 05:54

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第六十八期】Tue, 2 Jan 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,2Jan2024Totally48papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersAComputationalFrameworkforBehavioralAssessmentofLLMTherapistsAuthorsYuYingChiu
hitrjj·2024-01-06 03:17

一文了解自然语言处理神经史（下）

摘要：越来越火的NLP到底经历了什么？2014年-序列到序列模型2014年，Sutskever等人提出序列到序列学习，一种通过神经网络将一个序列映射到另一个序列的通用框架。
城市中迷途小书童·2024-01-06 03:47

LLM对齐方案再升级

Microsoft：WizardLMWizardLM:EmpoweringLargeLanguageModelstoFollowComplexInstructionsGitHub-nlpxucan/WizardLM
人工智能小豪·2024-01-06 00:11

我的知识观2 什么才是聪明

人工智能如何看起来不智障，分成了三个技术门槛：1ASR我识别出了你说的话；2NLP我正确地理解了你的意图；3TTS我正确地执行了任务。这一套技术应用构成了AI人工智能基础。
怀山2018·2024-01-05 22:28

自然语言处理 one-hot编码

one-hot编码的优劣势：优势：操作简单，容易理解.劣势：完全割裂了词与词之间的联系，而且在大语料集下，每个向量的长度过大，占据大量内存.importtorchfrompyhanlpimport*fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportnumpyasnpcontent
<编程路上>·2024-01-05 22:54

NLP[3] - [Word Embedding系列] : one-hot编码

本《WordEmbedding系列》文章包括：（1）One-hot编码（2）WordEmbedding（3）LSA（LatentSemanticAnalysis）（4）Word2vec的CBOW模型（5）Word2vec的Skip-gram模型（6）GloVe模型（7）相关编程实现本文介绍one-hot编码目录一、前言二、举例三、缺点一、前言自然语言处理的目标在于希望计算机能够理解(NLU，Und
ZhuNian的学习乐园·2024-01-05 22:53

自然语言处理入门指北 之 one-hot

与编程语言等为计算机而设的“人造”语言相对，自然语言无法直接被计算机等“理解”，在这个前提下，如何让计算机认识、学习乃至理解自然语言就成了一个重要的研究方向：自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP
数据湖开发者社区·2024-01-05 22:23

遗传算法实现-- one-hot编码

今天想跟大家讨论的是编码问题；编码作为遗传算法最开始的算子，其作用非常关键；目前网上大部分资料都是用二进制方法来编码；前段时间我看到一些NLP的文章，了解到one-hot方法来表示特征；能不能用到
DATARUSHER·2024-01-05 22:52

词向量系列之One-Hot编码详解

独热编码例子1.2独热编码的优点1.3独热编码的缺点1.4独热编码适用的情况2.独热编码的实现2.1python简单实现one-hot编码2.2sklearn2.3Keras2.4tensorflow3NLP
Elenstone·2024-01-05 22:22

NLP one-hot编码

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客\n参考文章：365天深度学习训练营\n原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)one-hot编码独热编码（One-HotEncoding）是一种处理类别型数据的常用编码方式。在机器学习中，经常需要处理非数字数据，例如颜色、国家名、产品
风筝超冷·2024-01-05 22:21

成长分享20181213

我所有的就是潜意识中升起的忙碌，孩子的起床穿衣，当日即将要待办的事情，生活的琐事……我的断舍离书还没看完，我的时间管理的学习还没有学习个道道，我的NLP的书还没有开始看，我的书写还没能坚持，我没有什么时间学习家庭教育学习课
幸福人生世界·2024-01-05 20:09
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