12 月 11 日,擅长计算机视觉技术解决方案的依图科技在北京公开展示了语音识别领域的最新技术成果,并表示将在近期开放依图语音识别 API 接口以及部分测试数据集。同时,依图科技还宣布,将基于其语音识别技术与微软 Azure、华为推出联合方案平台。
这家以“图”起家的AI公司,现在宣布修个“语音”双学位,而且出场便是学霸的方式——随手甩出一张摸底考第一名成绩单。
素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说,“计算机视觉独角兽”的依图科技,公布了他们中文语音识别技术的最新突破,以及令人瞩目的产业布局。
与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比,基于条件随机场(CRF)的分词对未登录词有更好的支持。本文(HanLP)使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码,内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存,得到了一个高性能的中文分词器。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。 5月,腾讯云神图、腾讯云OCR、语音识别、NLP推出全新功能;腾讯云慧眼、腾讯云神图人脸试妆、腾讯云神图人像变换、腾讯云神图自定义人像分割、腾讯云OCR、语音识别、NLP优化了核心性能。 腾讯云神图·人脸年龄变换 通过算法模型控制输入人脸图片的脸部肌肉紧致程度,肤质细腻程度,皱纹的多少,白发程度等年龄表达,生成从小孩到老年各个年龄平滑过渡的一系列图片,同时
不过,表情包上的那些网络金句都是.jpg或者.gif的图片格式,无法被搜索、无法被计算机监测,字太小不清晰的时候还会让视力不好的同学看不清楚。
目前,已经出土的甲骨约有16万片,已经发现约4500个甲骨字,其中约3000字尚未释读。
企业数据包含着用户个人信息、隐私信息、商业敏感数据等,一旦泄漏,会给企业带来巨大的经济损失,甚至承担相关法律责任和巨额罚款。因此,如何保障企业存储的各类敏感数据的安全,成为企业信息安全工作的重中之重。
论文题目:CIF: Continuous Integrate-and-Fire for End-to-End Speech Recognition
OCR 是人工智能里面非常重要的基础能力之一。腾讯云人工智能产品总监王磊,结合物流场景解读了OCR技术。“OCR文本识别能够优化物流行业流程,解放人力降低成本。” [1503556556876_5635_1503556557294.jpg] 王磊介绍,OCR文本识别存在三大挑战。其一是文本是由多个文字拼接组成,没有明显边界,文本框内除了笔画,其余部分均是背景,给文本识别特征提取带来难度;其二是文本是由若干汉字、英文或标点符号混合在一起,长度变化大,由于网络感知野受限,定位BOXES本身困难;其三是如果BO
随着行业的发展和技术的成熟,文字识别(OCR)目前已经应用到了多个行业中,比如物流行业快递包裹的分拣,金融行业的支票单据识别输入,交通领域中的车牌识别,以及日常生活中的卡证、票据识别等等。OCR(文字识别)技术是目前常用的一种AI能力。但一般OCR的识别结果是一种按行输出的半结构化输出。
CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。
本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法,包括字符级和单词级两个模块,以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先,通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取,然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明,该方法能够有效地识别和生成视频字幕,对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况,以及对于视频中的噪声干扰,都具有较高的鲁棒性。
近年来,移动互联、大数据等新技术飞速发展,倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开,尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景,为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口,面临着新技术带来的冲击,必须加强管理创新,积极打造智能化的图书情报服务平台,满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆,都需加强人工智能基础能力的建设,并与图书馆内部的信息化系统打通,优化图书馆传统的服务模式,提升读者的借阅体验。
5月16日,全球无障碍宣传日之际,腾讯优图实验室宣布攻克AI手语识别技术挑战,联合深圳市信息无障碍研究会发布“优图AI手语翻译机”,致力于通过人工智能技术为听障人群搭建无障碍沟通平台。 AI手语翻译机以普通摄像头作为手语采集装置,依托高性能计算机进行后台运算,能够实时地将手语表达翻译成文字。用户不需要携带任何额外装置,只要面对摄像头完成手语表达,就能从翻译机中得到反馈回来的识别结果。 未来, AI手语翻译机有望在机场、高铁、民政窗口等公共场所部署应用,助力信息无障碍城市建设。 优图发布AI手语翻译机
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
本文主要介绍了深度序列学习在OCR中的应用,包括CRNN、EDA、Encoder-Decoder、Attention模型等。这些模型在OCR领域取得了显著的成果,可以用于端到端的文本识别。其中,CRNN模型在文本识别任务上表现尤为突出,可以处理不同大小、字体、颜色的文本,并且不需要文本框标注。在实践中,使用Attention OCR模型可以更好地处理含有多个背景干扰的文本,并且可以适应不同排版和字体大小的文本,真正实现了端到端的文本识别。然而,该方法仍存在一些局限性,如识别结果字符内容可能乱序,以及不适用于文字内容较多的图片等。
春天来了,万物复苏,又到了………… 学霸码农们丰收的季节! 这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 。 名字是有点难懂,你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ,相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。 为了让论文被大会收录,全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk,平均录取率只有25%! 今年,腾
主要实现对文本中的程序进行词法分析,把程序中的单词分为五大类(基本保留字[1]、标识符[2]、常数[3]、运算符[4]、分隔符[5])并与相应的区域数字来对应输出.
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
对目标渗透测试过程中,目标的cms是十分重要的信息,有了目标的cms,就可以利用相关bug进行测试,进行代码审计等。
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中,我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列)。结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(中间),E(结尾),S(独立成词)
手写汉字的一些特点: ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直,折笔(乛、乙、く)的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角,因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点:横不平、竖不直,直笔画变弯,折笔的拐角变为圆弧,等等,例如,“品”字的三个“口”变成三个圆圈,“阝”变成“”;有时把较短的笔画变为“点”,有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连,不该连的相连,这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生,主要是由于书写者的习惯而造成的。应,笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例,“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”,其竖笔长短不一,“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同,它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术,书写时要求笔画及部件的形态和相互关系,尽量彼此协调,使整字字形结构匀称美观,因此上述笔画与部件的大小、位置变化,客观上是不可避免的。此外,由于书写者文化水平、习惯等的不同,他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样,但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化,使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置,按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样;
[ 导读 ]香侬科技近期提出 Glyce,首次在深度学习的框架下使用中文字形信息(Glyph),横扫 13 项中文自然语言任务记录,其中包括:(1) 字级别语言模型 (2) 词级别语言模型 (3) 中文分词 (4) 命名实体识别 (5) 词性标注 (6) 句法依存分析 (7) 语义决策标注 (8) 语义相似度 (9) 意图识别 (10) 情感分析 (11) 机器翻译 (12) 文本分类 (13) 篇章分析。
本文介绍了腾讯数平精准推荐团队的OCR识别算法,包括识别算法的演进之路以及4个代表性方法。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按:在贷后催收行业中,每个公司每天的录音量可达上万小时,因此语音识别功能对其非常重要。今天LiveVideoStack大会邀请到了洞听智能的张玉腾老师,为我们介绍在坐席辅助系统中,语音与文本的碰撞。 文/张玉腾 整理/LiveVideoStack 大家好!我是青岛洞听智能的算法工程师张玉腾,我们公司在去年四月份成立。在2016年,我们已经是联信集团的一个智能化部门,一直在做语音与文本相
昨天狐友会社群在讨论,究竟客户所提的需求都要去实现吗? 客户的想法是千奇百怪的,我以前开发电动车充电桩平台系统时,就是遇到一个奇芭的需求,客户想让插头插进去就能识别出充电器的型号 这个需求能不能实现呢?可以实现,又不能实现。 按照常规的想法,客户提出来了,那就去调研,去了解。 正常是充电器里面植入芯片,充电桩跟充电器通讯就能知道是什么型号,什么厂家了。客户的充电器是五花八门,小厂的充电器客户也用。
AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大家吃得更好,生活更好。
**命名实体识别(Named Entity Recoginition, NER)**旨在将一串文本中的实体识别出来,并标注出它所指代的类型,比如人名、地名等等。具体地,根据MUC会议规定,命名实体识别任务包括三个子任务:
本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器。因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment分词器。
本文为上汽集团人工智能实验室祝凯华,戴安南,范雪丽的相关工作。本文的研究对象是“面向中文短文本的实体链指任务”,该任务拥有9万条语句用于做实体识别和实体消歧。这篇文章成绩排名前列,相应论文已被CCKS 2019收录。
汉字是一种象形文字,可以被分解为更小、更基础的音义结合体:象形(即对象的图像化表述,如「亻」、「日」、「木」)和形声(用于发音,如「晴」中的「青」)。汉朝的《说文解字》利用图形化的部首来索引汉字,这一传统一直沿用到今天。许多汉字由图像演化而来(如图 1 所示),因此汉字的语素中编码着丰富的语义信息。
本文介绍了证件识别技术的起源、发展和应用前景。随着互联网和智能手机的普及,证件识别的需求也日益增加。本文主要从证件识别技术的起源、发展、实现方式、技术挑战和前景展望等方面进行了详细的阐述和分析。证件识别技术的应用范围广泛,包括金融、医疗、物流等行业,在医疗行业,可以用于电子病历的识别和医疗票据的识别;在物流行业,可以用于快递单据的识别和追踪等。证件识别技术的应用前景非常广阔,但同时也面临着一些技术挑战,如识别准确率、效率、适应性等方面的问题。
本文介绍了人工智能语音交互的基本环节,包括语音识别、语音合成、语义理解和对话管理。文章还列举了一些著名的语音交互产品,如苹果的Siri、亚马逊的Echo和天猫魔盒等。最后,作者提醒读者,语音交互技术目前仍在不断发展中,尚未完全成熟,但未来具有广泛的应用前景。
满足业务是第一需要,不同于大厂,对外服务API,要求大并发那么强,多样性品类完备,我们更强调单品要做到尽量达到业务要求,更强调定制化,可以分布走,业务上可以给反馈不断改进。
OCR(optical character recognition)文字识别是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。
1919 年 12 月,胡适在《新青年》杂志发表《新思潮的意义》一文,提出建设新文化的理论原则:「研究问题、输入学理、整理国故、再造文明。」由此在学术界引起了一场规模较大的「整理国故运动」。
众所周知,英文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中所有的字连起来才能描述一个意思。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词,有些人也称为切词。本文转载自明略研究院的技术经理牟小峰老师讲授的语言处理中的分词问题。
全称叫做optical character recognition,是对图像领域的文字进行识别。
工具简介:///////////////////////////////////////////// v7.2242更新时间2022年11月16日: ///////////////////////////////////////////// v7.2248 1. 优化某些模式,在绑定时,有小概率会卡死在绑定函数里的问题. 2. 解决Assemble DisAssemble和GetRemoteApiAddress的COM版本的DLL,在E语言下用类库封装后调用时,对64位地址解析出错的BUG. 3. 新增加接口SetFindPicMultithreadLimit(当开启了多线程找图时,设置最多使用的线程数量) /////////////////////////////////////////////
该驾驶场景表示主车辆自南向北行驶,执行穿过十字路口,包含一个毫米波雷达。另一辆车在十字路口的左侧车道驶来,在十字路口进行左转弯,且行驶在主车前面。
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词,与英文以空格作为天然的分隔符不同,中文字符在语义识别时,需要把数个字符组合成词,才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础,通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配,即扫描字符串,如果发现字符串的子串和词典中的词相同,就算匹配,比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则,比如“正向/反向最大匹配”,“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法,
前言 据2017年北京听力协会预估数据,我国听障人群数量约达到7200万。放眼世界,世界卫生组织发布的最新数据显示,全世界有共计约4.66亿人患有残疾性听力损失。尽管听障人群能够凭借手语进行交流,但在机场、民政等公共服务环境中仍然面临沟通障碍等一些亟待解决的问题。 秉承“科技向善”的技术价值观,腾讯一直致力于通过AI等技术手段解决人类面临的社会问题。我们相信,科技能够造福人类,人类应该善用科技,努力去解决自身发展带来的社会问题。作为国内计算机视觉人工智能领域的领先研究团队,腾讯优图实验室近日攻坚AI
本文介绍了如何将图像转换为MNIST数据格式,并利用深度学习模型进行数字识别。首先介绍了MNIST数据格式的结构,然后通过Python代码实现了图像到MNIST数据的转换。最后,介绍了两种方法来实现模型对自己手写数字的识别,并指出了第二种方法的实时性更强。
摘要:本篇从业务实践的角度分享NLP各任务的baseline。首先介绍背景以及CLUE社区提供的NLP公共数据集;然后分别介绍了NLP各子任务的公共数据集、技术方案以及实践源码,主要包括文本分类任务、文本匹配任务、关键词识别任务、自动标题任务和图像描述生成任务。对于希望又快又好的解决实际业务中的NLP相关业务的小伙伴可能有所帮助。
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