目录 制作属于自己的翻译软件(基于PyQt5+Python+实时翻译) 翻译软件上传到github上. 软件截图 主要的思想 界面方面 程序方面 制作属于自己的翻译软件(基于PyQt5+Python+实时翻译) @(目录) 翻译软件上传到github上. 软件地址:translate.exe 源码地址: 源码 软件截图 主要的思想 界面方面   界面主要采用PyQt5的QtDesigner来制作,主要是因为QT的界面可以支持CSS样式,制作起来比较好看,当然为了简单,我自己也没有加任何特效.读者

今年微软开发者大会Build 2017上展示了一款Invoke智能音箱,受到了媒体和大众的广泛关注.近两年,不少大公司纷纷涉足该领域,使得智能音箱逐渐成为一款热门的人工智能家用电器.智能音箱的兴起也改变了人们和家用电器之间的“沟通方式”:从动手到动嘴.“播放一些周杰伦的歌”,“明天北京的天气怎么样”… 对着智能音箱说出自己想让它做的事情,这些之前在科幻电影里才会出现的桥段逐渐变成了现实.那么,智能音箱是如何听懂人类指令的呢? 智能音箱听懂人类指令的过程,其实就是语义理解的过程,可以被分解成为两个

作者:才能我浪费991.    简介:1.1.    什么是EasyDL专业版EasyDL专业版是EasyDL在2019年10月下旬全新推出的针对AI初学者或者AI专业工程师的企业用户及开发者推出的AI模型训练与服务平台,目前支持视觉及自然语言处理两大技术方向,内置百度海量数据训练的预训练模型,可灵活脚本调参,只需少量数据可达到优模型效果.适用人群:专业AI工程师且追求灵活.深度调参的企业或个人开发者支持定制模型类型.1.2.    支持视觉及自然语言处理两大技术方向:视觉:支持图像分类及物体检

3000篇搜狐新闻语料数据预处理器的python实现 白宁超 2017年5月5日17:20:04 摘要: 关于自然语言处理模型训练亦或是数据挖掘.文本处理等等,均离不开数据清洗,数据预处理的工作.这里的数据不仅仅指狭义上的文本数据,当然也包括视频数据.语音数据.图片数据.监控的流数据等等.其中数据预处理也有必要强调下,决然不是简单是分词工具处理后,去去停用词那么简单.即使去停用词,你选择的粒度尺寸也是有影响的,这跟工作性质和精确度要求也有着紧密的联系.其次选择多大的规模以及怎样维度都是有讲究的.

作者:龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | 宜信技术学院 作者 | 井玉欣 导读:随着“数据中台”的提出和成功实践,各企业纷纷在“大中台,小前台”的共识下启动了自己的中台化进程,以数据中台.技术中台.业务中台为代表的一系列技术,极大增强了业务的敏捷性,提高了组织效能.同时随着智能技术的发展,AI应用在业务研发中的占比逐渐升高,但AI模型训练的复杂性导致其开发慢.效率低,严重影响了业务的灵活性. 针对这种情况,能否基于中台化思想对业务

导语:本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集,目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow.这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者.本教程包含还包含笔记和带有注解的代码. 第一步:给TF新手的教程指南 1:tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisit

来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务 检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和释义而且它是开源的.因此在社区中非常流行. 下图展示了不同模型的GLUE基准测试分数(不同NLP评估任务的平均得分)变化过程. 尽管目前还不清楚是否所有的GLUE任务都非常有意义,但是基于Trandformer编码器的通用模型(Open-GPT.BERT.BigBird),在一年内缩小了任务专用模型

文章介绍使用rasa nlu和 rasa core 实现一个电信领域对话系统demo,实现简单的业务查询办理功能,更完善的实现需要进一步数据的收集.demo基于玩具数据集,可以达到下面的效果: Bot loaded. Type a message and press enter : YOU:你是谁 BOT:您好!,我是机器人小热,很高兴为您服务. YOU:我想看一下消费情况 BOT:您想查询哪个月的消费? YOU:十月份的 BOT:好,请稍等 BOT:您好,您十月份共消费二十八元. YOU:好谢

资源|TensorFlow初学者必须了解的55个经典案例 2017-05-27 全球人工智能 >>>>>>欢迎投稿:news@top25.cn<<<<<< 文章来源:github      采编:lily 本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集,目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow.这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者.本教程包含还包含笔记和带有注解的代码.

转自1024深度学习 导语:本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集,目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow.这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者.本教程包含还包含笔记和带有注解的代码. 第一步:给TF新手的教程指南 1:tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

目录 前言 BERT模型概览 Seq2Seq Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding 预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在18年末时,NLP各大公众号.新闻媒体都被BERT(<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>)刷屏了,刷新了自然语言处理11项纪录,也被称为了2018年最强自然语言处理模型.

使用DataParallel进行并行化时的结构如下: 在上图第一行第四个步骤中,GPU-1 其实汇集了所有 GPU 的运算结果.这个对于多分类问题还好,但如果是自然语言处理模型就会出现问题,导致 GPU-1 汇集的梯度过大,直接爆掉. 那么就要想办法实现多 GPU 的负载均衡,方法就是让 GPU-1 不汇集梯度,而是保存在各个 GPU 上.这个方法的关键就是要分布化我们的损失函数,让梯度在各个 GPU 上单独计算和反向传播.这里又一个开源的实现:https://github.com/zhangh

自然语言处理方面的研究在近几年取得了惊人的进步,深度神经网络模型已经取代了许多传统的方法.但是,当前提出的许多自然语言处理模型并不能够反映文本的多样特征.因此,许多研究者认为应该开辟新的研究方法,特别是利用近几年较为流行的对抗样本生成和防御的相关研究方法. 使用对抗样本生成和防御的自然语言处理研究可以基本概括为以下三种:1. 用未察觉的扰动迷惑模型,并评价模型在这种情况下的表现:2. 有意的改变深度神经网络的输出:3. 检测深度神经网络是否过于敏感或过于稳定,并寻找防御攻击的方法. Jia 和

自然语言表征模型最近受到非常多的关注,很多研究者将其视为 NLP 最重要的研究方向之一.例如在大规模语料库上预训练的 BERT,它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式,经过微调后可以持续改善不同 NLP 任务的性能.因此,我们获取 BERT 隐藏层表征后,可用于提升自己任务的性能. 但是,已有的预训练语言模型很少考虑知识信息,具体而言即知识图谱(knowledge graphs,KG),知识图谱能够提供丰富的结构化知识事实,以便进行更好的知识理解.简而言之,预训练语言模型只知道语言相关的「合理

目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow .PyTorch.Keras等.这些深度学习框架被应用于计算机视觉.语音识别.自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果.其中,PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架,当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性.易用性.速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch. 基于此,磐小仙邀请到了作者 News(CS硕士) ,在接下来的这段时间里,他将会给大家带来关于PyTorch的一个专栏. 这个专栏主要针对想

概述 本教程将向您展示如何构建一个简单的Dialogflow聊天机器人,引导您完成Dialogflow的最重要功能.您将学习如何: 创建Dialogflow帐户和第一个Dialogflow聊天机器人,它允许您定义自然语言理解模型. 使用实体提取参数,您可以使用这些参数定义如何从用户话语中提取数据.实体允许您对用户话语的重要部分进行分类.这使您可以提取与类别而不是特定话语匹配的数据,从而为您提供更大的灵活性. 使用上下文管理状态,这使您可以在多轮中保持对话状态. 与Google智能助理集成,可让您

软件工具将GPU代码迁移到fpga以用于AI应用 Software tools migrate GPU code to FPGAs for AI applications 人工智能软件初创公司Mipsology正与Xilinx合作,使fpga能够仅使用一个额外的命令就可以替换AI加速器应用程序中的gpu.Mipsology的"zero effort零努力"软件Zebra将GPU代码转换为在FPGA上运行Mipsology的AI计算引擎,而无需进行任何代码更改或重新培训. Xilinx今

一.基本信息 论文题目:<DeepWalk: Online Learning of Social Representations>发表时间:  KDD 2014论文作者:  Bryan Perozzi.Rami Al-Rfou.Steven Skiena论文地址:  https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2623732 二.前言 普通的邻接矩阵在存储的关系很多时,纬度将变得很高,而进行矩阵分解是一个相当费时复杂的过程,因此通过矩阵分解的方法进行网络的表示学习,目

一年一度的 Microsoft Build 终于来了,带来了非常非常多的新技术和功能更新.不知道各位小伙伴有没有和我一样熬夜看了开幕式和五个核心主题的全过程呢?接下来我和大家来谈一下作为开发者最应关注的七大方向技术更新. AI 能力的提升 1. Azure OpenAI Service 终于来了 开发人员可以通过 Azure OpenAI Service 来完成前后文推理,阅读理解,和用于编写辅助.代码生成和理解非结构化数据等相关应用场景.利用 Azure OpenAI Service 可以基于