如何在Google NLP API中检测专有名词？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python3 下实现腾讯人工智能API 调用

/nlp_wordpos text 专有名词识别对文本进行专有名词的分词识别，找出文本中的专有名词 https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/nlp/nlp_wordner...text 同义词识别识别文本中存在同义词的分词，并返回相应的同义词 https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/nlp/nlp_wordsyn text 计算机视觉.../nlp/nlp_wordpos', 'APIPARA': 'text' }, 'nlp_wordner': { 'APINAME':'专有名词识别...', 'APIDESC': '对文本进行专有名词的分词识别，找出文本中的专有名词', 'APIURL': 'https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/...'APIDESC': '识别文本中存在同义词的分词，并返回相应的同义词', 'APIURL': 'https://api.ai.qq.com/fcgi-bin/nlp/

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jieba分词库中文分词解析应用程序开发日志

未登录词识别：如人名、地名、机构名等专有名词。新词发现：网络用语、流行语等。在中文处理中，正确的分词结果对于后续的词性标注、实体识别、句法分析等任务至关重要。...为此，我们需要：建立专业领域词典（如地名、人名、机构名等）实现新词发现算法考虑上下文语义信息处理数字、日期、时间等特殊格式通过深入分析这些示例，我发现中文分词的核心难点在于如何在没有显式分隔符的情况下，...在实际应用中，还可以根据需要添加参数来控制分词模式，如精确模式、全模式等。2....专有名词通常具有特定的构词规律，但不在通用词典中；新词则不断涌现，难以通过静态词典覆盖。...中文作为一种表意文字，其处理难度远高于以空格分隔的表音文字如英文。总的来说，这次开发经历让我对中文分词有了更深入的理解，也为今后从事NLP相关工作积累了宝贵经验。

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AI与.NET技术实操系列（八）：使用Catalyst进行自然语言处理

本文将通过一个具体的实践任务——使用Catalyst进行操作，深入展示如何在.NET环境中应用NLP技术。...它支持多种NLP功能，如文本分类、命名实体识别（NER）和词性标注，并通过直观的API和预训练模型，帮助开发者快速构建和部署智能应用。...使用场景：专有名词：如人名、地点、组织名称（例如“Microsoft”）。技术术语：如编程语言（“Python”）、科学名词等。...主要功能 PatternSpotter 提供了一种灵活的方式，用于在文本中识别符合特定语言规则的片段，例如：语法结构：如 "is a" 后面的名词短语。词性组合：如动词后跟多个名词或专有名词。...使用场景义实体识别：识别特定领域中的专有术语，如法律文件中的法律条款或医疗文本中的疾病名称。关系抽取：识别文本中的特定关系模式，如 "X 是 Y" 结构中的 X 和 Y。

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AI即开即用，这是悄然推出的“腾讯最新AI技术”小程序

OCR方面，身份证、名片、行驶证、驾驶证、营业执照、银行卡和通用OCR都可直接体验；人脸识别中，人脸对比、人脸分析、五官定位和颜龄检测，都是可供用户直接“上脸”的项目；还有图片特效，从滤镜、人脸美妆...其次是自然语言理解(NLP)方面的AI技术应用。 NLP方面的能力主要由腾讯AI Lab输出。具体涵盖了基础文本分析、语义解析和机器翻译等三方面的AI应用。...其中，基础文本分析中，有分词\词性、专有名词和同义词3项可以体验；语义解析则开放了Bata版本的意图/成分解析；情感分析和机器翻译也能直接使用。最后一项是智能语音，其实就是语音合成。...可能今天有不少人在朋友圈被推送了“Google翻译”的广告。这算是近几年来Google在国内较大的市场营销举动了，尤其还是面向C端用户的。...Google此次为了Google翻译推广，不仅请到了嘻哈侠欧阳靖，还拍摄了多支宣传视频。所以会有啥令人期待的进展发生吗？光想想就一颗赛艇。

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线性代数在数据科学中的十大强大应用（二）

译者 | 磐石来源 | analyticsvidhya.com 本篇主要介绍自然语言处理（NLP）中的线性代数与计算机视觉（CV）中的线性代数。...Embeddings）潜在语义分析计算机视觉中的线性代数图像用张量表示卷积与图像处理自然语言处理（NLP）由于过去18个月自然语言处理（NLP）取得的各项重大突破，NLP是目前数据科学领域最热门的领域...文本数据有着很多工程性特征可以利用，例如文本的元属性，如：“字数”，“特殊字符数”等。...使用“词性标签”和“语法关系”（如专有名词的数量）等文本数据NLP属性词向量符号或词嵌入（Word Embeddings）词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）中语言模型与表征学习技术的统称...该功能虽然看起来有点复杂，但它广泛应用于各种图像处理操作中。如：锐化、图像模糊（blurring）和边缘检测。

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如何利用 AI 技术快速定位和修复生产环境问题

AI 在生产问题诊断中的主要作用包括：智能日志分析：利用 NLP 模型解析日志，自动发现异常模式。异常检测与根因分析：利用机器学习检测异常指标，提供可能的根因分析。...接下来，我们将深入探讨如何在实际开发中利用 AI 快速定位和修复生产环境问题，并提供完整代码示例。...AI 主要通过自然语言处理（NLP）和机器学习，对生产环境中的海量日志进行分类、聚类、异常检测。...AI 驱动的智能异常检测通过时间序列模型检测异常除了 NLP，我们还可以使用时间序列分析（Time Series Analysis）来检测异常流量和性能问题。...当 API 响应时间异常升高（如 400ms）时，AI 模型可以检测出异常趋势。QA 环节Q1：AI 日志分析如何落地？

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命名实体识别 – Named-entity recognition | NER

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。...简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。...阶段 1：早期的方法，如：基于规则的方法、基于字典的方法阶段 2：传统机器学习，如：HMM、MEMM、CRF 阶段 3：深度学习的方法，如：RNN – CRF、CNN – CRF 阶段 4：近期新出现的一些方法...kaggle 口语 NLPCC2018开放的任务型对话系统中的口语理解评测 NLPCC 人名、地名、机构、专有名词一家公司提供的数据集,包含人名、地名、机构名、专有名词 boson 相关工具推荐工具...官网 Hanlp HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。支持命名实体识别。

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线性代数在数据科学中的十大强大应用（二）

本篇主要介绍自然语言处理（NLP）中的线性代数与计算机视觉（CV）中的线性代数。涵盖主成分分析（PCA）与奇异值分解（SVD）背后的线性代数知识。...Embeddings）潜在语义分析计算机视觉中的线性代数图像用张量表示卷积与图像处理自然语言处理（NLP）由于过去18个月自然语言处理（NLP）取得的各项重大突破，NLP是目前数据科学领域最热门的领域...文本数据有着很多工程性特征可以利用，例如文本的元属性，如：“字数”，“特殊字符数”等。...使用“词性标签”和“语法关系”（如专有名词的数量）等文本数据NLP属性词向量符号或词嵌入（Word Embeddings）词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）中语言模型与表征学习技术的统称...如：锐化、图像模糊（blurring）和边缘检测。

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全面超越BERT、XLNet，中文最强NLP模型百度ERNIE2.0发布！

---- 新智元报道来源：百度AI 编辑：元子【新智元导读】百度宣布推出中英文ERNIE 2.0自然语言框架，在一系列语言理解基准和9项中文自然语言任务的最新测试中，表现强于Google...今年3月份，百度发布了NLP模型ERNIE初代版本。这个模型刚一出世，便取得了骄人成绩：在中文任务中，全面超越当前最强NLP模型BERT，一度引发业界广泛关注和探讨。...和Google的BERT一样，ERNIE 2.0依赖于transformer编码器和BookCorpus数据集进行训练。...ERNIE 2.0采用多任务学习和一系列预训练任务，如大写字母预测（因为大写单词通常包含专有名词）和任务，例如学习句子之间的关系或发出语义理解。...ERNIE 的工作表明，在预训练过程中，通过构建各层面的无监督预训练任务，模型效果也会显著提升。未来，研究者们可沿着该思路构建更多的任务提升效果。

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自然语言处理概述

在上述示例中，“计算机”是人研究著作中的自然语言的工具，须让“机器”读懂自然语言，这个过程就是自然语言处理（NLP）。...= r.listen(source) print("Time over, thanks") try: print(f"Text: {r.recognize_google...对于英文，会用空格区分句子中的词，如“I am an old coder”。...命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：所谓命名实体，是指可以用专有名词（或名称）标识的事物，在句子中，一般包括人名、地名、机构名、专有名词等，也包括时间、数字等。...词性标注（Part-of-Speech（PoS）tagging）：即用一个表示词性的标签标记句子中的词，如名词、动词、形容词、副词、介词等。

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【NLP自然语言处理】文本处理的基本方法

因此也是AI解决NLP领域高阶任务, 如自动问答, 机器翻译, 文本生成的重要基础环节. 流行中文分词工具jieba: 愿景: “结巴”中文分词, 做最好的 Python 中文分词组件....什么是命名实体识别命名实体: 通常我们将人名, 地名, 机构名等专有名词统称命名实体. 如: 周杰伦, 黑山县, 孔子学院, 24辊方钢矫直机..... ==> 鲁迅(人名) / 浙江绍兴(地名)人 / 五四新文化运动(专有名词) / 重要参与者 / 代表作 / 朝花夕拾(专有名词) 命名实体识别的作用: 同词汇一样, 命名实体也是人类理解文本的基础单元...因此也是AI解决NLP领域高阶任务, 如自动问答, 机器翻译, 文本生成的重要基础环节....学习了什么是命名实体识别: 命名实体: 通常我们将人名, 地名, 机构名等专有名词统称命名实体. 如: 周杰伦, 黑山县, 孔子学院, 24辊方钢矫直机.

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从人脸识别到情感分析，这有50个机器学习实用API！

并且，所有的API被归类到以下几个领域：人脸和图像识别文本分析，NLP，情感分析语言翻译机器学习和预测在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。...API还可以添加或删除可搜索的图库中的主题，并添加或删除主题中的人脸。 Betaface：面部识别和Web检测服务。...其特点包括多种面部检测，面部裁剪，123种面部点检测（22种基本检测，101种加强检测），大型数据库中的面部验证，识别，相似性搜索等。...此外，FaceRect可以找到每个检测到的人脸的面部特征（眼睛、鼻子和嘴巴） Google Cloud Vision API：由像TensorFlow这样的平台提供支持，已经启用了可以学习和预测图像内容的模型...Google Cloud SPEAKH-TO-TEXT：通过在简单易用的API中应用强大的神经网络模型，使开发人员能够将音频转换为文本。该API可识别120种语言。

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【译】Java NLP 类库概览

在这个过程中，他们分享了不同类型的数据，如文本、语音、图像等。这些数据对于理解人类行为和习惯至关重要。因此，它们被用来训练计算机模仿人类智能。 NLP利用数据训练机器模仿人类的语言行为。...为每个单词标注其命名实体，如人物、地点、组织等。 3、NLP 的应用案例 NLP 是许多现代实际应用中机器智能的驱动力。机器翻译是一个示例应用场景。我们有可以将一种特定语言翻译成另一种语言的系统。...垃圾邮件检测应用了NLP文本分类技术，根据其语言模式识别垃圾邮件。此外，AI 聊天机器人现在非常普遍。流行的例子包括 Siri、Google Assistant、Alexa 等。...我们从 OpenNLP 获取预构建模型以检测语言，并将其放置在根目录中。...CogComp NLP 可以作为命令行工具或 Java API 使用。CogComp NLP 中的一个流行模块是 cogcomp-nlp-pipeline，它对给定文本执行基本的 NLP 任务。

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NLP快速入门：手把手教你用HanLP做中文分词

本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。...集成多种NLP基础处理功能并支持知识图谱开放信息抽取。...HanLP（汉语言处理包）免费使用 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。...安装HanLP HanLP的API总体来说并不多，且需要进行的配置并不复杂，适合新手上手。下载完成后，可以使用如下命令进行安装。...['铁甲', '网', '是', '中国', '最大', '的', '工程', '机械', '交易', '平台'] 2.2 自定义词典分词接着，我们通过自定义增加不同领域内的专有名词的词典

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独家丨基于规则和检索的聊天机器人引擎

Platform, IBM Watson API, 云知声，科大讯飞 Text to Speech 语音合成技术 IBM Watson API Docs demo 经过多年的研究，尤其是深度学习的采用...named entity recognizer (NER) - [ labels sequences of words in a text which are the names of things] 专有名词...并发在排序后，去同时处理匹配运算，将命中的规则的回复，按照排序的顺序放到数组里，然后，从数组中取第一个元素。这样就比按照顺序一个一个检测快很多。...Google Knowledge Graph API 链接：https://developers.google.com/knowledge-graph/ cayley graph 链接：https://...Stanford CoreNLP - a suite of core NLP tools Natural Language Toolkit - NLTK is a leading platform for

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NLP在面向特定领域的应用：从原理到实践

NLP在面向特定领域的应用：深度挖掘领域专业知识自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的一个重要分支，不仅在通用场景下取得了显著的进展，也在面向特定领域的应用中展现出强大的潜力。...本文将深入探讨NLP在特定领域的应用，重点介绍NLP如何在专业领域中进行深度挖掘，以获取和应用领域内的专业知识。1....然而，在特定领域，如医疗、法律、金融等，NLP技术能够通过深度挖掘领域专业知识，进一步提升应用效果。2....# 示例代码：法律咨询虚拟助手的简单实现import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def legal_chatbot(user_question):...NLP技术可以应用在财经新闻情感分析中，为投资者提供情感上的参考。

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腾讯云 AI 工具助力企业智能升级：场景与实践全解析

它们如何在实际场景中落地？接下来我将通过几个具体案例，带你走进腾讯云 AI 的企业实践世界。一、从理论到实践：腾讯云 AI 工具的多样性首先简单介绍一下腾讯云 AI 工具的分类和特点。...腾讯云提供了丰富的 AI 解决方案，涵盖多个领域：NLP（自然语言处理）工具：文本分析与理解，如情感分析、关键词提取、语义识别。应用场景：智能客服、内容审查、自动化报告生成。...以下是一个基于腾讯云 NLP 工具实现的智能客服示例代码：import requests# 腾讯云NLP情感分析APIurl = "https://api.tencentcloudapi.com/nlp...智能质检：工厂车间的质量守护者在工业生产中，质量检测是非常关键的环节。传统的人工检测方式成本高、效率低，而借助腾讯云的计算机视觉 AI 工具，可以快速实现智能化、自动化的质检过程。...三、实现 AI 落地的关键：API 与云端集成在实际企业场景中，使用腾讯云 AI 工具的关键在于：快速集成：通过 API 接口实现与现有系统的无缝对接。

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资源 | 知网（HowNet）知识库的简单调用指南

机器之心整理参与：蒋思源机器之心曾采访过语知科技的董强先生，在那一篇文章中，我们详细讨论了基于知网知识库的 NLP 解决方案。...基于知网（HowNet）知识库的方法在实践和研究中确实大大提升了 NLP 的性能。...一、API参数集参数名说明备注 api_key 注册用户的认证唯一标识，用户注册登录后即可看到接口调用必传参数 text 需要分析的文本，适用于中、英文语义分析接口 UTF-8编码格式，语义解析必传参数...，鉴于中、英文分析接口相对复杂，如有疑问请参考【接口调用流程演示】或联系管理员接口功能示例URL 返回值 Method 中文分析 http://yuzhinlp.com/api/call_chn.do...Json字符串，详情查看【接口调用流程演示】 post 词语相似度检测 http://yuzhinlp.com/api/call_similarity.do&apiKey=xxxxxxxx&word1=

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字节跳动算法全四面详细面经

（NLP）。...结合具体场景的题目：A文件有m个专有名词，B文件有n个query，统计每个专有名词出现的次数。...回答这个问题，主要其实就是考虑复杂度和分布式的知识，以及如何在query中查找专有名词（本身比较简单，考虑复杂度就不简单了）。不过我对分布式了解的不多，就只是自己手动分布式了一下。...❝总结：总体这一面重点感觉在于如何在具体场景中选用合适的机器学习模型，如何构造训练数据。跟具体场景结合的能力还是挺重要的。最后问了一下面试官我的表现如何，面试官说非常满意。感觉稳了，然而没想到。。。...实际问题：在用户搜索场景中，如何在用户搜索的时候根据用户输入的字推荐要搜索的query，以及如何把错别字也正确推荐。主要是考虑输入与候选集合的匹配，用户画像的构建，考虑用户的历史搜索信息。

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从人脸识别到情感分析，50个机器学习实用API

并且，所有的API被归类到以下几个领域：人脸和图像识别文本分析，NLP，情感分析语言翻译机器学习和预测 ? 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。...API还可以添加或删除可搜索的图库中的主题，并添加或删除主题中的人脸。 Betaface：面部识别和Web检测服务。...其特点包括多种面部检测，面部裁剪，123种面部点检测（22种基本检测，101种加强检测），大型数据库中的面部验证，识别，相似性搜索等。...此外，FaceRect可以找到每个检测到的人脸的面部特征（眼睛、鼻子和嘴巴） Google Cloud Vision API：由像TensorFlow这样的平台提供支持，已经启用了可以学习和预测图像内容的模型...Google Cloud SPEAKH-TO-TEXT：通过在简单易用的API中应用强大的神经网络模型，使开发人员能够将音频转换为文本。该API可识别120种语言。

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