Snips NLU 是一个用于自然语言理解的 Python 库,它可以解析用自然语言书写的句子,同时抽取出结构化信息。 该库支持 Snips Console 使用的 NLU 引擎,开发者可以用它创造出专有的语音助手。 Snips NLU 文档链接: https://snips-nlu.readthedocs.io/en/latest/ Snips NLU Github 链接: https://github.com/snipsco/snips-nlu 安装 pip install snips-nlu
Snips是一家法国初创公司,其提供的服务主要是为用户建立自定义语音助手。Snips并不使用亚马逊的Alexa语音服务或谷歌助手SDK,而是帮助用户建立自己的语音助手,并嵌入到设备上。此外,由于这个语
一步步教你用现有硬件,构建隐私、开源、声控的音箱。 Snips 的团队已经开发了一款开源智能扬声器,它与 Spotify 一起运行。 音箱(或扬声器)专注于音乐播放,并且可以轻松地通过说出您想要听的东西,来控制您正在听的音乐。它纯粹只是一个演示项目,但是我们已经习惯了便利性,所以我们希望让任何有兴趣,在家就可能以简单的复制。 我们在整个项目中,将学到关于 Raspberry Pi 上的音乐播放、Arduino 和各种 IoT 技术,并希望能分享最有趣的部分。我们将介绍扬声器的每个部分。但是为了尽可能简单,我
法国初创企业Snips利用车载嵌入式语音助手展示其新技术——语音助手软件开发套件(software developer kit,SDK)。 Snips的SDK与亚马逊Alexa与谷歌助手(Google
自然语言理解,即Natural Language Understanding,可以认为是特指对话系统/对话机器人/Chatbot中的NLU组件/模块,也可以认为是所有自然语言理解类任务的总称。
本文是 Mybridge 挑选的 10 个 Python 开源项目,Github 平均star 2135,希望你能够喜欢~~
翻译 | suisui 出品 | 人工智能头条(AI_Thinker) 继续假日充电系列~本文是 Mybridge 挑选的 10 个 Python 开源项目,Github 平均star 2135,希望你能够喜欢~~ (这些也是来自Mybridge的资源:①Python 开源项目 Top 10 精选,平均star为1128! ②从1400篇机器学习文章中精选出Top 10,帮你找找上班的感觉! ③从15000个Python开源项目中精选的Top30,Github平均star为3707,赶紧收藏! ④我们从
QingStor 对象存储近日发布了新版本的 Python SDK ,并开源在https://github.com/yunify/qingstor-sdk-python。 历史背景 自 QingSto
安装plug (https://github.com/junegunn/v... curl -fLo ~/.vim/autoload/plug.vim --create-dirs \ https://raw.githubusercontent...
最近工作中使用到rasa,其nlu部分有一个rasa自己提出的DIETClassifier框架组建,可用于意图分类与实体识别。今天有空,就来研究下它~
不过,作为万能的工程师,自己DIY也不是不可以。硬件爱好者Valentin Fg就把家里的咖啡机改装成了“咖啡女仆”,只要一句话,不用跑去咖啡机旁自己动手做,TA就乖乖地开始给你做咖啡。
近几年内,我们比较了近5000个开源 Python 项目,并从中挑选了36个最佳项目。
今天有个Reddit讨论贴,有人指出每个发布到crates.io的crate都应该加上Readme说明和Repository地址(GitHub、GitLab等),以方便用户。
在本文中,我列出了当今最常用的 NLP 库,并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势,因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
去年,国外一位热衷于为开发者提供优质项目的开发者 Mybridge 为大家精送了一份优秀 Python 开源项目推荐。
登录原先NIPS官网,你会发现会议名称默默地改为了“NeurIPS”,现在,此事已经在Twitter上引发一片热议。
作为一个奋斗在第一线的码农来说,能找到自己能在项目中直接使用的代码无疑是一件天大的喜事。代码片段和代码库到处都有,如何找到自己需要的东西绝对是一个大问题,为了帮助大家更好的找到自己需要的代码,今天我们介绍9个非常不错的代码资源网站。
语音助理(Voice Assistant)已经成为一种现象型产品,已经成为了一种文化符号,成为了继网站,和移动设备之后,的一种新的计算平台。
本文转自公众号哈工大SCIR,转载请联系原公众号 论文名称:A Stack-Propagation Framework with Token-Level Intent Detection for Spoken Language Understanding 下载地址:https://arxiv.org/abs/1909.02188 论文作者:覃立波,车万翔,李扬名,文灏洋,刘挺 本文作者:覃立波 编辑:唐里
论文名称:A Stack-Propagation Framework with Token-Level Intent Detection for Spoken Language Understanding 论文作者:覃立波,车万翔,李扬名,文灏洋,刘挺 原创作者:覃立波 下载链接:https://arxiv.org/abs/1909.02188 出处:哈工大SCIR
对于初学NLP的人,了解NLP的各项技术非常重要;对于想进阶的人,了解各项技术的评测指标、数据集很重要;对于想做学术和研究的人,了解各项技术在对应的评测数据集上达到SOTA效果的Paper非常重要,因为了解评测数据集、评测指标和目前最好的结果是NLP研究工作的基础。因此,本文整理了常见的32项NLP任务以及对应的评测数据、评测指标、目前的SOTA结果以及对应的Paper。
提出一些类MTL框架,包含并行网络结构、串行网络结构,在 ATIS, Snips和一个自有大数据集上表现良好。
简介:Manim是解释性数学视频的动画引擎。用于以编程方式创建精确的动画,如3Blue1Brown的视频中所展示的样例。
小编邀请您,先思考: 1 如何获取高质量数据? 2 数据质量如何识别? 温馨提示:加入圈子或者商务合作,请加微信:luqin360 长期以来,在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。
长期以来,在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为,曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的,并不是什么高深的算法,而是缺乏高质量的数据集。然而讨论的共同中心是,在当下最前沿的机器学习方面,数据是一个相当关键的组成部分。 获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的,但是好的数据通常是私人专有而且难以创建的。因此,拥有一个大型的、特定领域的数据集可以成为竞争优势的重要来源,尤其是如果初创公司能
导读:长期以来,在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为,曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的,并不是什么高深的算法,而是缺乏高质量的数据集。然而讨论的共同中心是,在当下
本周人工智能领域内的融资数量明显提高,而且涉及到的领域非常之广。 本周(6.11-6.17)硬科技领域内合计有30起投融资事件,其中还包括3起收购。和前几周相比,人工智能领域内的融资数量明显提高。 从
法国深度学习研究者Marc Lelarge出品的这套名为《Hands-on tour to deep learning with PyTorch(亲身体验PyTorch的深度学习之旅)》的课程,就是让你在5天之内,迅速理解深度学习,并学会应用开源的深度学习项目。
【新智元导读】NIPS会议的名称一直饱受争议。今天,女性AI研究者lu popolvuh在Medium上发表文章,使用 #MeTooSTEM 的tag,揭露在会议中遇到的性骚扰,再次将NIPS推上风口浪尖。
大数据文摘作品,转载要求见文末 原作者 | Moritz Mueller-Freitag 编译 | 笪洁琼 万如苑 一针 长期以来,在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为,曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的,并不是什么高深的算法,而是缺乏高质量的数据集。然而讨论的共同中心是,在当下最前沿的机器学习方面,数据是一个相当关键的组成部分。 获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的,但是好的数据通
每个了解 AI 的人都知道 NIPS 的大名。自 1987 年诞生起,这一学术会议已经走过了 30 余年的历史。作为人工智能和机器学习领域最重要的盛会之一,每年来自计算机科学领域的各路专家和业界人士都会汇聚一堂,在近一周的时间里共同讨论和分享人工智能的前沿想法。
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Snips(一家做音频识别的创业公司) 出品。在神经网络领域,现在基本已经被 TensorFlow 和 PyTorch 给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备,还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了 TensorFlow Lite,微软的 ONNX 看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案 Android NN API, ARM NN SDK , Apple BNNS 等等。但是它们都只能满足一些特定领域的需求。
推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源:Awesome-Chinese-NLP ,Github链接地址,点击文末"阅读原文"可直达:
CB Insights的评选结果基于这些公司所提交的数据、对一系列问题的回答、以及企业的Mosaic分数。Mosaic是一种获得了美国国家科学基金会资助的算法,能预测一家的健康状况。
hello,大家好,我是依然熬周末为大家写总结的小ai妹。我们来简单回顾下这周有哪些热门事件。 TensorFlow1.2.0版发布,新增14大新功能,热不热? 让人工智能学会谈判,Facebook开
深度学习广泛用于各种人工智能任务中,传统的深度学习加速器侧重于面向数据流的计算架构优化。然而传统冯·诺依曼体系结构所带来的「存储墙」问题日益突显,计算单元与存储单元间的频繁数据搬移造成了大量的能耗。
ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议,该会议由国际计算语言学协会组织,每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示,ACL影响力位列第一,是CCF-A类推荐会议。美团技术团队共有7篇论文(其中6篇长文,1篇短文)被ACL 2021接收,这些论文是美团技术团队在事件抽取、实体识别、意图识别、新槽位发现、无监督句子表示、语义解析、文档检索等自然语言处理任务上的一些前沿探索及应用。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx Chinese NLP Toolkits 中文NLP工具 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) pylyp LTP的python封装 FudanNLP by 复旦 (Java) BaiduLac by 百度 Baidu's open-source lexi
在美国加州圣芭芭拉举办的创新峰会(The Innovation Summit)上,CB Insight 的CEO Anand Sanwal 揭晓了全球 2017 AI100 名单。CB Insight
好好的AI顶会,万众瞩目机器学习盛宴,怎么就想起要改名了呢?说起来都是简称惹的祸!
NIPS 可以说是今年 AI 领域话题最多的学术会议了,无论是备受争议的同行评审、门票 11 分钟售罄,还是从年初到年底的更名风波。特别是为了更名,NIPS 官方专门进行了投票调查。
AI 科技评论按:作为人工智能 & 机器学习最悠久、最重磅的学术会议之一,NIPS 因为双关语考虑改名的事情今年 4 月就闹得沸沸扬扬。从 NIPS 通过官方推特宣布 NIPS 执行委员会正在考虑改名的可能性开始,整个领域内的研究人员们就日常的性别歧视、会议期间的行为规范、以往会议中的性骚扰事件、改名的必要性、候选名称等问题展开了广泛的讨论,NIPS 也组织了大规模的投票,以便详细地了解大众的看法。
NIPS ( Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems ) 是人工智能 & 机器学习领域历史十分悠久的学术会议了,从 1987 年创立,以固定每年一次的频率一直开到了 2018 年。NIPS 是领域内公认的顶级会议;在中国计算机学会的国际学术会议排名中,NIPS 为人工智能领域的 A 类会议。NIPS 2017 共收到了 3240 篇论文投稿,约 8000 人注册参会。
【新智元导读】要说今年的NIPS有多火?Facebook的Alex LeBurn做了一张图,展示了从2012年到今年NIPS售票情况,今年的门票抢购速度惊人,距离开会还有两个月就已经抢购一空,创下历史
大数据文摘作品 作者:Liam Hänel 编译:赵逸云、蒋宝尚、钱天培 人工智能席卷各行各业早已是不争的事实。 一边是大把人担心AI抢走自己的饭碗,另一边又是人工智障事故频出、难在业界落地。 AI在业界的应用程度到底如何,恐怕还得从已有的商用AI看起。 今天,文摘菌就来盘点一下已实现产品化的商用AI,看看它们在业界都能搞出些什么名堂。 如果你真怕被AI抢走饭碗,所谓知己知彼,赶紧要来了解AI在业界的具体应用。 如果你是企业负责人,更是别错过这张清单——或许你的生产运转难题就可以被其中的某一个AI应
AI 科技评论按:全世界都知道人工智能火、机器学习火。具体火到了什么程度呢?昨晚 NIPS2018 的售票情况可谓是最直观、也最惊人的展现了,作为一个研究人员们欣赏彼此论文、讨论学术话题的严肃学术会议,正会门票 11 分钟就宣告售罄,要比 Taylor Swift 演唱会门票还要抢手!
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