中文命名实体识别TensorFlow
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的... 我开始跟随着谷歌的基于TensorFlow的机器学习速成课程(中文版) 开始一步步学习TensorFlow框架。## 2.学习TensorFlow跟随着课程的学习,我更加对TensorFlow感兴趣啦!按照该课程所述,我自学了初级代数知识,如变量...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关键词提取等技术,用于处理和理解文本数据。模型评估和优化:构建大模型知识库是一个迭代的过程,需要不断评估和优化模型的性能。这包括使用交叉验证、调整超参数、模...
TensorFlow白屏监控应用实战
我们最终考虑由机器学习来自动识别我们的图片。 完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,相对主流的几大方向和细分方向分别是:- 计算机视觉(CV):图像分类、目标检测、关键点检测(如人体姿态估计)、图像分割、OCR等。主要提取的是颜色、形状和纹理等特征。- 自然语言处理(NLP):文本分类、命名实体识别、...
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中文命名实体识别TensorFlow-优选内容
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保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,相对主流的几大方向和细分方向分别是:- 计算机视觉(CV):图像分类、目标检测、关键点检测(如人体姿态估计)、图像分割、OCR等。主要提取的是颜色、形状和纹理等特征。- 自然语言处理(NLP):文本分类、命名实体识别、...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神... 轻量级中文语言模型Mengzi。前者本质上属于核心方法论之一:**统一表示法**。而后者属于[AI 赋能安全技术总结与展望](https://xie.infoq.cn/article/0cdbc51bbeaa2d03c2865afd9)中重点介绍的方法论之一:**小颗粒度分...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
其中人工智能应用于安全行业如利用人工智能技术识别恶意代码、自动化漏洞扫描、自动化构建鱼叉钓鱼邮件、锁定目标、生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从而植入后门。人工智能...
使用场景
接入部分服务时,需要AppID来识别应用实体。因此,您可能会在不同的业务中被引导到应用管理页面创建应用,然后基于应用来完成服务的接入和功能的使用。
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
图像识别、语音识别、歌曲推荐介绍、语音AI操作界面等等。** 其实,在Web端AI的优势和局限性和端侧AI差不多。虽然PC用户主要通过网络端访问互联网内容和服务,但是许多移动应用也会嵌入Web页面,但由于浏览器的内存... `TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`CNN`任务,不支持`RNN`。`Brain.js`和`synaptic`主要支持`RNN`任务,不支持`CNN`网络中的卷积和池化操作。`Mind`只支持基本的`DNN`。在商品推荐(问题)中应用的论文;2. OpenAI和Google(实体)各自在大语言模型(概念)上的代表论文;3. 怎么解决搜索意图识别(问题);4. ChatGPT(概念)最新进展的论文有哪些。赛道7:论文推荐和科技情报生成(Hard)**任务描述:**基于用户画像(订阅关键词+搜索浏览行为),从每日最新论文中筛选跟用户相关的1篇或多篇论文,基于论文信息(标题、作者、摘要等,也可以增加...
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
是指基于海量数据的基础上利用人工智能来自动识别或响应潜在网络威胁的工具和技术。 伴随着人工智能技术的蓬勃发展,在网络空间安全中的很多细分领域涌现出与人工智能相关的新应用,比如恶意样本检测、恶意流量... 用户与实体行为分析系统采用的UEBA 技术( User and Entity Behaviours Analytics),是网络安全领域里进行异常检测的重要手段之一。在传统检测设备(如 IDS、 IPS、 NGIPS、 NGIDS、FW、 NGFW )中,需要根据专家经...
