什么方法可以用于从文本语料中自动识别和提取地理位置信息？
社区干货
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
我所研究领域之一:建筑设施智能化应用今年来也开始从基础建筑信息化建设向基于人工智能、大数据分析为核心的智能化、数字化场景的进化过程中。在建筑设施智能化数据应用过程中每天都会产生大量文本数据诸如:维保工单、应急指南、维修手册之类文本数据,如果将公司数据类型80%的文本数据进行应用,通过文本向量特征提取、文本实体关系抽取、文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
自动化运维等能力能极大简化云用户、云运维、云运营各角色的工作复杂度,提升管理效率和资源交付效率,最终帮助企业降低云上成本,提升人员效率,加速企业的数字化转型。## 二 高可用架构云的时代需要新的技术架构... Consul作为服务注册中心,微服务注册自己到Consul Server,服务间调用从Consul获取其他应用信息;支持客户端负载均衡:包括Ribbon和Spring Cloud LoadBalancer。、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要... 鉴于篇幅和时间的原因,以下主要介绍其中的几大方面:预训练语言模型、。为了让大家能够深刻理解其中的要点,笔者提炼出相应的**核心方法论**。希望读者能够举一反三,灵活应用到自己的工作生活中。# 2. 预训练语言模...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
但是这种表示方法是否存在缺陷呢?大家都可以思考思考,我给出两点如下:1. 这种编码方式对于我这个案例来说貌似是还蛮不错的,但是大家有没有想过,对于一个文本翻译任务来说,往往里面有大量大量的汉字,假设有10000个... 通常在自然语言处理和信息检索等领域广泛使用。它计算两个向量之间的夹角余弦值,值越接近1表示两个向量越相似,值越接近-1表示两个向量越不相似,值接近0表示两个向量之间没有明显的相似性。>> 余弦相似度的计算公...
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什么方法可以用于从文本语料中自动识别和提取地理位置信息？-优选内容
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产品简介
文字识别简介对图片、视频中的文字进行检测和识别,包括通用文字识别、各类卡证、票据、执照等识别,输出具体文字及位置信息 能力建设总览产品分类 接口名称 能力介绍 通用文字识别 通用文字识别 支持对中英文字进... 医疗票据以及其他发票混贴检测和识别,满足财会报销场景的多样化信息提取需求。 财务票据 增值税发票 支持对增值税电子普通发票所有关键字段的自动定位与识别,包含发票抬头、发票联次等。 出租车发票 支持对出租车发...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要... 鉴于篇幅和时间的原因,以下主要介绍其中的几大方面:预训练语言模型、。为了让大家能够深刻理解其中的要点,笔者提炼出相应的**核心方法论**。希望读者能够举一反三,灵活应用到自己的工作生活中。# 2. 预训练语言模...
语音技术持续突破,火山引擎7篇论文入选国际顶会
具体来说该系统可以分为情节划分(Plot Partition)、情节分类(Plot Classification) 和 音乐选择(Novel Selection) 三个部分。前两部分主要通过NLP技术实现了篇章级语意理解,能够自动将小说文本进行片段式的情节划... 无监督声学表征和语音识别模型中间层表征等多种附加特征来补足歌唱转换模型对声学信息的需求,同时确保音色效果不受影响,最终通过对比明确了无监督声学表征的效果优势。 另一方面,针对转换模型的编码器输出结果,团队...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
但是这种表示方法是否存在缺陷呢?大家都可以思考思考,我给出两点如下:1. 这种编码方式对于我这个案例来说貌似是还蛮不错的,但是大家有没有想过,对于一个文本翻译任务来说,往往里面有大量大量的汉字,假设有10000个... 通常在自然语言处理和信息检索等领域广泛使用。它计算两个向量之间的夹角余弦值,值越接近1表示两个向量越相似,值越接近-1表示两个向量越不相似,值接近0表示两个向量之间没有明显的相似性。>> 余弦相似度的计算公...
2023 年大模型技术基础架构盘点与开源工作速览|社区征文
在长文本的生成能力很强,擅长于摘要生成、翻译、对话生成、故事生成等。## 1.2、自编码(Autoencoder)模型架构这种模型仅包含编码器部分,没有解码器。代表模型是 BERT、ALBERT 、DeBERTa,自编码模型是通过去噪任务(如利用掩码语言模型)学习双向的上下文编码器,其目标是通过联合训练来学习双向上下文信息。这种自编码器结构有助于在各种下游任务上获得高效的特征表示,常用于自然语言理解,如情感分析、提取式问答。## 1.3、完...
技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理解的基于语音识别、语音合成、自然语... 极大的丰富了每一个普通人的工作和生活,AIGC 可以利用 AI 生成应用于各种场景的内容,比如:文本生成、图像生成、视频生成、音频生成等,工作中你可以利用 AIGC 文生图或者图生文,为你的创作带来一丝启发,甚至可以帮助...
集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用
是依托阿里云海量的地址语料库,以及超强的NLP算法实力所沉淀出的高性能及高准确率的标准地址算法服务。 :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... 提高自动化抽取的准确性。此外,还可以结合规则和模式匹配等方法来进行实体关系抽取。知识更新的频率:可以建立一个持续的数据流和更新管道,定期监测新数据源和信息来源,并使用人工审核和编辑来更新知识库。也可以使...
大模型技术的发展与实践|社区征文
大语言模型的目的是理解和生成自然语言,通过学习大量的文本数据来预测下一个词或生成与给定文本相关的内容。> 参数可以被理解为模型学习任务所需要记住的信息,参数的数量通常与模型的复杂性和学习能力直接相关,更... 让读者可以更好地了解大模型是怎么进化出来的。具体分成了**统计语言模型**、**神经网络语言模型**、**预训练语言模型**、**大语言模型**。从技术上讲,语言模型是提高机器的语言智能的主要方法之一。一般来说,...
