\[ J_\alpha(x) = \sum_{m=0}^\infty \frac{(-1)^m}{m! \Gamma (m + \alpha + 1)} {\left({ \frac{x}{2} }\right)}^{2m + \alpha} \text {} \] 目前的智能客服会话的难点是进行用户意图匹配,只有明确了意图,才能给出针对性的回答.如果匹配不了意图,再进入传统问答机器人到语料库,所有或者其他各种方式匹配得分最高预料答案进行回答. 所以下面将针对意图识别的一般性原理进行讲解和分析.

前言 意图识别是通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类.举一个简单的例子,我想听周杰伦的歌,这个query的意图便是属于音乐意图,我想听郭德纲的相声便是属于电台意图.做好了意图识别以后对于很多nlp的应用都有很重要的提升,比如在搜索引擎领域使用意图识别来获取与用户输入的query最相关的信息.举个例子,用户在查询"生化危机"时,我们知道"生化危机"既有游戏还有电影,歌曲等等,如果我们通过意图识别发现该用户是想玩"生化危机"

目录: 一.简介: 1.用户意图识别概念 2.用户意图识别难点 3.用户意图识别分类 4.意图识别方法: (1)基于规则 (2)基于穷举 (3)基于分类模型 二.意图识别具体做法: 1.数据集 2.数据处理 3.query分析 query纠错.[query rewrite] query 词自动提示.[query相关性计算] query扩展,[query相关性计算] query自动分类.[query类目预测] 语义标签.[query tagging] 4.特征工程 5.分类训练 三.应用场景 四.

NLU意图识别的流程说明 基于智能问答的业务流程,所谓的NLU意图识别就是针对已知的训练语料(如语料格式为\((x,y)\)格式的元组列表,其中\(x\)为训练语料,\(y\)为期望输出类别或者称为意图)采用选定的算法构建一个模型,而后基于构建的模型对未知的文本进行分类.流程梳理如下: 准备训练数据,按照固定的格式进行: 抽取所需要的特征,形成特征向量: 抽取的特征向量与对应的期望输出(也就是目标label)一起输入到机器学习算法中,训练出一个预测模型: 对新到的数据采取同样的特征抽取,得到用于

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Lu

基于MATLAB的人脸识别算法的研究 作者:lee神 现如今机器视觉越来越盛行,从智能交通系统的车辆识别,车牌识别到交通标牌的识别:从智能手机的人脸识别的性别识别:如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边. 今天我们将从MATLAB的图像识别说起,后边将陆续讲解车牌识别,交通标牌识别等,并努力将它移植到FPGA里边做到高速实时处理. MATLAB人脸识别的处理过程: % 读入图像 %低通滤波,去除噪声 %颜色空间的转换 %像素值概率的计算 %图像的腐蚀 %图像的膨胀 %根据填充率,

欢迎大家关注我的微信公众号:FPGA开源工作室     基于FPGA的数字识别的实现二 作者:lee神 1 背景知识 1.1基于FPGA的数字识别的方法 通常,针对印刷体数字识别使用的算法有:基于模版匹配的识别方法.基于BP 神经网络的识别方法.基于数字特征的识别方法等.下文将对这几种算法进行讨论以及比较.   1>模版匹配法    模版匹配法是一种被较早应用的数字识别算法,该算法的关键是对所要识别的所有数字进行模版构建,之后将图像中的数字与所有的数字模版一一进行比较,计算出图像中数字与每个模版

前言 在前面我们大致介绍了什么是意图识别,把这个问题抽象出来其实是一个分类问题.在结构上面,我们使用LSTM来提取特征,Softmax来进行最后的多分类.由于语料的限制,我们目前仅考虑电台,音乐,问答类等三类的意图识别.更多种类的意图识别, 其实也是把更多种类的语料加入进来,修改softmax的分类数.最后的目标是在这三类的分类准备率能够达到90%. 我们将考虑使用 keras(严格意义上只能说是一个接口)来实现这个意图识别的工作. 整体流程 图一 意图分类训练流程 我们整体的流程如图所示,首先

版权声明:本文由文智原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/133 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community [文智背后的奥秘]系列篇——基于CRF的人名识别 文智 标签: 人名识别 , 文智分析 2016-10-09 11:06:20 1378 一.命名实体识别 命名实体识别的主要任务就是从输入文本中把含有特定意义的词或者词组挑出来.命名实体根据其特点可以分为两大类,一类是

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

基于 HTML5 的人脸识别技术 https://github.com/auduno/headtrackr/

学过了数字图像处理,就进行一个综合性强的小项目来巩固一下知识吧.前阵子编写调试了一套基于MATLAB的车牌识别的项目的代码.今天又重新改进了一下代码,识别的效果好一点了,也精简了一些代码.这里没有使用神经网络等,只是用了最基础的数字图像处理算法,最后通过模板匹配,得到结果. 源码下载链接: 下载链接(注意:有两套,第二套是后来改进的,都能运行的) 运行结果: 这里读取了车牌图片目录中的第一幅图片,并显示出来了原图像:随后计算出车牌的区域,进行图像切割,单独把车牌提取出来:最后,从图像中切割出每个

基于node.js人脸识别之人脸对比 Node.js简介 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境. Node.js 使用了一个事件驱动.非阻塞式 I/O 的模型. Node 是一个让 JavaScript 运行在服务端的开发平台,它让 JavaScript 成为与PHP.Python.Perl.Ruby 等服务端语言平起平坐的脚本语言. 发布于2009年5月,由Ryan Dahl开发,实质是对Chrome V8引擎进行了封装. Node对一些特殊用

基于ORB-SLAM2的图片识别,其功能是首先运行ORB-SLAM2,在运行过程中调起另一个线程进行图像识别,识别成功后在图片上渲染AR中的立方体模型. 识别过程主要基于ORB-SLAM2中的BoW算法,同样使用DBoW2库和ORB特征以及词汇树视觉词典.其主要流程可以概括为:运行ORB-SLAM2,加载ORB词典,然后读取训练图像进行BoW训练,完成之后就是SLAM的过程了,使用Pangolin做的UI界面,开启图像识别之后,线程会取当前帧和训练图像做BoW向量的相似性打分,我的策略是当当前帧

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

基于Java简单的人脸和人眼识别程序 使用这个程序之前必须先安装配置OpenCV详细教程见:https://www.cnblogs.com/prodigal-son/p/12768948.html 注意: D:/1-NCVT/1.2/1.JavaProgramming/OpenCV/opencv/*前面这部分地址是看你存放的位置决定的*/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml/*后面的地址不变固定在这个地方*/ pack

最近正在开发一款基于PHP实现的Web安全检测平台,写到了CMS识别这一功能,便写一篇文章总结一下. 首先需要梳理的是CMS识别的几种方法: 1.网页源代码特征:例如源代码中包含CMS的名称或是某种特定关键词.   2.路径/文件特征:例如DeDe织梦系统存在/dede/路径与advancedsearch.php文件. 3.版权信息特征:在网页底部的版权信息中往往会包含CMS信息,这种特征在我们接下来的编程中可以包含在"网页源代码特征"中. 4.robots.txt特征:部分CMS的r

http://www.it165.net/embed/html/201512/3287.html 2015年12月04日(周五) 上午  博士的智能卡实验--RFID识别实验,基于51单片机: 我们的实验用的读写器是 RFID-RC522 模块,刚好和我买的 Arduino RFID 套件里的是同一款: 实验时候并没有完成,因为在烧写程序的时候一直烧不进去,好吧,下午在办公室的时候我们博士说有一块单片机是有问题的, TMD有那么巧吗  中午开始我就开始阅读 Arduino 套件配套的 RFID

代码下载:基于PCA(主成分分析)的人脸识别 人脸识别是一个有监督学习过程,首先利用训练集构造一个人脸模型,然后将测试集与训练集进行匹配,找到与之对应的训练集头像.最容易的方式是直接利用欧式距离计算测试集的每一幅图像与训练集的每一幅图像的距离,然后选择距离最近的图像作为识别的结果.这种直接计算距离的方式直观,但是有一个非常大的缺陷—计算量太大.如果每幅图像大小为100*100,训练集大小1000,则识别测试集中的一幅图像就需要1000*100*100的计算量,当测试集很大时,识别速度非常缓慢.