从数据帧中的集合中获取单词可以通过以下步骤实现:
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自然语言处理(Natural Language Process,简称NLP),是一款基于人工智能技术,为各行各业的企业和开发者提供的针对文本智能化分析及处理的云服务,意在帮助用户高效处理文本数据,实现数字化和智能化转型。
自然语言处理可以说是人工智能领域内落地实践最广的技术之一,NLP产品的应用场景颇为广泛,只要有大量文本数据的场景,都可以使用我们的接口做智能分析,以下列举几个经典的使用场景。
腾讯云自然语言处理(Natural Language Process,NLP)深度整合了腾讯内部顶级的NLP技术,依托千亿级中文语料累积,提供18项智能文本处理能力,包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、敏感审核、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。可广泛应用于用户评论情感分析、互联网文本敏感审核、资讯热点挖掘、电话投诉分析等场景,满足各行各业的文本智能需求。
时间飞逝,7天的国庆小长假还没有玩儿够呢,就已经结束了!假期如龙卷风般走得飞快,但我还是不愿意相信这居然是真的!我爱我的祖国,我愿意天天给亲爱的祖国过生日!
腾讯云自然语言处理(Natural Language Process,NLP),正式发布 v1.0 版本。产品依托于海量中文语料累积,全面覆盖了从词法、句法到篇章等各个粒度的NLP能力。其中,词法分析包括智能分词、命名实体识别等;句法分析包括文本纠错、句向量等;篇章分析包括情感分析、敏感词识别、文本审核等。
9月,腾讯云AI中心下的知文NLP产品推出了全新功能,意在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。
今年4月,极光大数据发布了一份《2019年社交网络行业研究报告》,报告中详细展示了中国目前主要社交产品的用户数据和使用情况,包括了微信、微博、陌陌、百度贴吧、多闪等。报告显示,截止到19年2月,整个社交网络行业的用户规模为9.73亿,安装渗透率达到88.5%。
在会上,腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果,包括AutoNLP、AI换脸甄别技术AntiFakes、语言模型自学习工具、腾讯星图以及企业画像平台等系列重磅新品,并对AI和大数据产品进行了全线升级,致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本,全面降低企业AI技术的应用门槛。
当前的资讯聚合时代,用户阅读新闻的习惯已经从网页端逐渐转向了手机App,而且越来越青睐新闻资讯类App的内容个性化推荐功能。新闻资讯的个性化阅读已经是大势所趋,这背后就有自然语言处理技术的帮助。
在银行、保险、证券等金融领域和政务领域中,经常存在大量的文档和单据需要人工进行整理、提炼和归档,这些工作会花费大量的人力和时间。这时,可以使用词法分析(智能分词、词性标注、命名实体识别)、关键词提取和文本分类接口,首先对大量的金融或政务文档进行分类,然后再进行文本资料的关键信息抽取和结构化排布,可以有效地辅助人工来处理各种文档和单据,降低人力成本。
在智能客服的工作场景中,针对用户输入的语音信息,在语音转文字/文本(ASR→TTS)的过程中,不可避免地会出现不少的上下文错位和措辞上的文本错误。面对这些错误,如果单纯使用人工来进行处理,会消耗大量的人力成本。这时,可以使用句法依存分析和文本纠错接口,对文本中各个语言单位之间的语义关联进行分析,同时实现对文本的自动纠错。该功能通过对文本的智能化纠错,可以高效辅助人工,有效提升语音转文字的文本质量。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
大家好,今天开始和大家分享,我在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)的一些学习经验和心得体会。
10月,腾讯云AI中心下的腾讯知文NLP产品推出了新功能,部分接口的性能得到了优化提升。
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我相信你一定听说过Duolingo:一款流行的语言学习应用。它以其创新的外语教学风格而广受欢迎,其概念很简单:一天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
同步发表于:本人所属公司博客<知盛数据集团西安研发中心技术博客> https://blog.csdn.net/Insightzen_xian/article/details/81168829
词干提取是英文语料预处理的一个步骤(中文并不需要),而语料预处理是 NLP 的第一步,下面这张图将让大家知道词干提取在这个知识结构中的位置。
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