LTR 应用的进化期：个性化的搜索 意图识别/“千人千面”/搜索建议等 意图识别 是什么 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 属于“对query的理解”部分 本质上是一个分类问题...意图识别搜索的一般过程： S1....最后语义标签（Semantic Tagging）模块进行命名实体识别、属性识别后的结果为：[Michael Jordan: 人名][berkley:location]:academic 意图识别的前提...(深度学习)–FastText 意图识别的难点 1、输入不规范，前文中已有介绍，不同的用户对同一诉求的表达是存在差异性的。...Jordan berkley” (1) 同义词扩展表 (2) 使用词向量进行同义词拓展 (3) 如果query没有相应返回，则根据用户历史数据拓展原query query删除 – 判断丢弃哪个/
最近刚刚把垃圾文本分类做完，接着又去研究意图识别，可以看做是分类完之后的后续处理，通过这篇文章记录下自己的学习经历。 1：意图识别要做啥？...2：意图识别的方法 因为意图识别本身也是一个分类问题，其实方法和分类模型的方法大同小异。...常用的有： 1：基于词典模板的规则分类 2：基于过往日志匹配（适用于搜索引擎） 3：基于分类模型进行意图识别 这三种方式基本上是目前比较主流的方法，现在进行意图识别的难点主要是两点，一点是数据来源的匮乏...第二点是尽管是分类工作，但是意图识别分类种类很多，并且要求的准确性，拓展性都不是之前的分类可比的，这一点也是很困难的。...这次的思路是使用CNN+softmax进行分类，不同于传统的如SVM,决策树等传统的分类方法， CNN对于长文本的分类效果还是不错的，但是在短文本上相较RNN还是有一些差距。
换句话说，字符串模糊匹配是一种搜索，即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索，也能够找到匹配项。因此，它也被称为字符串近似匹配。...这篇文章将解释字符串模糊匹配及其用例，并使用Python中Fuzzywuzzy库给出示例。 每个酒店都有自己的命名方法来命名它的房间，在线旅行社(OTA)也是如此。...FuzzyWuzzy Fuzzywuzzy是一个Python库，使用编辑距离（Levenshtein Distance）来计算序列之间的差异。...换句话说，我们使用Fuzzywuzzy来匹配两个数据源之间的记录。...有几种方法可以比较Fuzzywuzzy中的两个字符串，让我们一个一个地进行尝试。 ratio ，按顺序比较整个字符串的相似度。
上个月由于业务需要定制化了一个中文语境下的手机号码识别库YMMNlpUtils DEMO解析 Github地址 现在由于业务需求，又新增了一个语音对话过程中是否存在手机号交换行为意图的识别，所以更新了一个版本...使用Demo如下： from YMMNlpUtils import YMMPhoneDistinguish obj = YMMPhoneDistinguish(show_reason=False, user_dict...=None, stop_words=None) #:param show_reason:是否需要展示被识别出来的原因 #:param user_dict:用户自定义词典，默认调用自带词典 #:param
Display.com.android.mms/.ui.ComposeMessageActivity 查看短信源代码的清单文件，可以看到，一个activity节点下面可以有多个intent-filter，一个意图过滤器里面可以设置多个...android.intent.category.DEFAULT” 调用Intent对象的setData()方法，参数：Uri对象，例如：Uri.parse(”sms:110”) 因此可以明白前面拨打电话部分的写法了 区别： 显式意图...：同一个应用程序里面，自己激活自己，推荐使用，指定包名类名 隐式意图：不同的应用程序里面，激活别人的程序，或者被别人激活，推荐使用 隐式意图会查询系统里面的所有activity，如果有符合条件的就会直接启动
比赛简介 主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。...goods数据，一个是用户场景下的query数据（相对有噪音），前期我们尝试单独训练goods或者query数据效果不是很好，goods数据容易过拟合，query数据比较难收敛，后续实验我们选择将两份数据进行合并训练...数据划分 由于本赛题的样本的标签分布不均衡，我们采用多折分层采样的方式进行划分训练集，然后输入到模型进行训练，直接采用sklearn的StratifiedKFold from sklearn.model_selection...(): ema.apply_shadow() # evaluate ema.restore() 模型融合 为了避免模型抖动，我们主要依赖线下cv分数以及a榜分数，对模型设置权重进行加权融合
此次结合达观在垂直搜索引擎建设方面的经验，围绕以下内容进行展开： 用户搜索意图的理解及其难点解析 如何识别用户搜索意图 达观数据用户搜索意图理解引擎介绍 01 用户搜索意图的理解及其难点解析 首先，从偏技术的角度来看看搜索引擎发展的几个阶段...不过要准确理解 query 背后的用户搜索意图可不是那么容易的。 我们来分析一下理解用户搜索词背后的真实意图识别存在哪些难点： 用户输入不规范，输入方式多样化，使用自然语言查询，甚至非标准的自然语言。...Jordan berkley” Query Classification 模块进行查询分类的结果为：academic 最后语义标签（Semantic Tagging）模块进行命名实体识别、属性识别后的结果为...Semantic Tagging 模块 这个模块主要是对 query 中的命名实体进行识别，比如对电商搜索 query 中的品牌词、产品词、属性词、地址进行识别。...至此，第二部分 如何识别用户搜索意图 也讲完了总结一下，我们首先简单说明了用户搜索意图的主要分类：导航类、信息类、资源类，然后对搜索意图识别的主要功能模块查询纠错、查询词自动提示、查询扩展，查询自动分类
对于第二个问题，我们创新性的提出单词级别的意图识别机制，对于每一个单词，我们进行意图识别，最终整个句子的意图，通过每个单词的意图结果进行投票决定。...进行单词级别的意图识别，然后指导给对应单词的槽位预测可以缓解一定的错误级联问题，因为即使有一些单词的意图预测错误，其它预测正确的单词仍然可以给对应的单词的槽位进行正确的指导。...BERT SLU 是chen [7]等人直接将BERT出来的表示进行简单联合建模，没有显式的交互模块。 根据表3可以得到： 在BERT基础上，联合建模意图识别和槽填充任务仍然能够促进两个任务的性能。...5.结论 在本文中，我们提出了一种使用Stack-Propagation框架来更好地结合意图信息以进行时槽填充的联合模型，不仅简单有效并且能够直观的体现意图信息是如何作用于槽位预测，提高了模型的可解释性...在使用BERT的基础上，结果达到了新的最高性能。
，目前也正在测试视频平台的人脸识别功能，如果大家感兴趣可以翻阅我们以前的博文了解一下，欢迎大家关注。...我们使用python进行AI识别测试，具体方式是是开启本地电脑的摄像头进行实时的识别，或者直接传入一张图片进行行人检测，在分析代码把数据源传入到识别，看到的是source=’0’，但是这个参数是打开本地电脑的摄像头流...但我们需要对此处进行修改，使用rtsp流，进行AI行人识别，下面需要进行分析代码，找到可以修改的地方，或者摸个参数，来进行RTSP流的修改。...在遍历中还使用到了opencv打开本地电脑的摄像机流，再开一个线程进行实时行人识别。...代码中使用了opencv中cv2.VideoCapture的函数，从网上查找这个函数的用法得知，此函数是可以直接传入rtsp流地址的，所以问题解决就简单多了。
然后输入下述命令进行编译: make -j8 使用make -j4或者make -j8进行多线程编译，虽然速度快但是容易出问题。...使用make如果中间如果因为特殊原因断了，可以使用make命令再继续。...然后输入下述命令进行编译: make -j12 使用make -j4或者make -j8进行多线程编译，虽然速度快但是容易出问题。...，使用最外轮廓发抽取轮廓RETR_EXTERNAL，轮廓识别方法为CHAIN_APPROX_SIMPLE * * @param source 传入进来的图片Mat对象 *...*/ /** * 定义轮廓识别方法 * 边缘近似方法(除了RETR_RUNS使用内置的近似，其他模式均使用此设定的近似算法)。
摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！ 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。...用OpenCV，Python和dlib进行眼睛眨眼检测 我们的眨眼检测实验分为四个部分： 第一步，我们将讨论眼睛的纵横比以及如何用它来确定一个人是否在给定的视频帧中闪烁。...这个方程的分子是计算垂直眼睛标志之间的距离，而分母是计算水平眼睛标志之间的距离，因为只有一组水平点，但是有两组垂直点，所以进行加权分母。 为什么这个方程如此有趣？...使用这个简单的方程，我们可以避免使用图像处理技术，简单地依靠眼睛地标距离的比例来确定一个人是否眨眼。 为了更清楚地说明，看下面的图： 在底部图中绘出了眼纵横比随时间的视频剪辑的曲线图。...如果您的系统上没有安装 imutils，请确保使用以下命令安装/升级： pip install --upgrade imutils 注意：如果您正在使用Python虚拟环境（OpenCV安装教程），请确保使用
对于第二个问题，我们创新性的提出单词级别的意图识别机制，对于每一个单词，我们进行意图识别，最终整个句子的意图，通过每个单词的意图结果进行投票决定。...进行单词级别的意图识别，然后指导给对应单词的槽位预测可以缓解一定的错误级联问题，因为即使有一些单词的意图预测错误，其它预测正确的单词仍然可以给对应的单词的槽位进行正确的指导。...我们首先验证了单词级别的意图识别效果，单独做了意图识别任务，lstm+token-level代表采用单词级别的意图识别，lstm+last-hidden代表采用lstm的最后一个隐层状态进行分类，通过结果可以发现...5.结论 在本文中，我们提出了一种使用Stack-Propagation框架来更好地结合意图信息以进行时槽填充的联合模型，不仅简单有效并且能够直观的体现意图信息是如何作用于槽位预测，提高了模型的可解释性...在使用BERT的基础上，结果达到了新的最高性能。
本篇主要是讲述意图识别的技术知识。在我们的业务场景中，意图细分成了2层的层级意图结构，也即话题意图以及在每个话题下的用户行为意图，也可以理解为每种话题意图相当于一个Chatbot。...所以，话题意图的识别效果对后续流程影响较大。 话题意图识别属于文本分类任务，在我们的游戏安全场景中，定义了7种话题类别，包括安全模式、被盗、失误、封号、信用、举报，以及常用性发言。...1、对9千多样本数据作为种子， 使用自动化标签扩展模块来进行样本标签的扩展并经过后过滤处理，一共构造训练数据7w多条， 分布如下： 2、对训练数据， 构建并训练了4种不同结构的神经网络分类模型，每种模型的准确率如下...模型的效果进行多次迭代修正后，会导致数据更符合当前模型（即是使用复杂模型也不一定更好），所以要先选择好模型，再做迭代优化。 6. 当只有小量数据集时，可以使用基于BERT的分类模型。...对于BERT的性能优化，可以只利用前几层的结构做Finetune，或者借鉴google出品的Learn2Compress中的方法进行模型压缩优化等。 7.
CvCommonUtils.jointMat(mats); result.ImWrite("D:\\Pic\\2.jpg"); 注意 不同色彩模式的图片不能正常合并，和目标图片的色彩模式也要保持一致，这里使用...方式2(不推荐) 使用VConcat()或HConcat()拼接则要求待拼接图像有相同的宽度或高度 /// /// Mat拼接 /// /// <param name...，使用最外轮廓发抽取轮廓RETR_EXTERNAL，轮廓识别方法为CHAIN_APPROX_SIMPLE /// /// ...页面我们可以转换为二进制然后进行黑块渲染，识别的时候后在转成数字即可。...，使用最外轮廓发抽取轮廓RETR_EXTERNAL，轮廓识别方法为CHAIN_APPROX_SIMPLE /// ///
将检测到的板与报告的车辆的板进行比较。 停车管理：汽车出入口管理。 道路安全：该系统用于检测超过一定速度的牌照，将板读取系统与道路雷达耦合，穿越野火.........该步骤的结果用作识别阶段的输入，非常重要。在自动读取车牌的系统中。 分段是自动识别牌照的最重要的过程之一，因为任何其他步骤都是基于它的。如果分割失败，则识别阶段将不正确。...从车牌中提取数字的另一种方法是使用开/关形态学来制作某些连通区域，然后使用连通分量算法来提取连通区域。 第3步：车牌识别 识别阶段是自动车牌阅读器系统开发的最后一步。...识别必须来自在分割阶段结束时获得的图像字符。将用于此识别的学习模型必须能够读取图像并呈现相应的字符。...然后，基于比较多层感知器（MLP）和分类器K最近邻（KNN）的科学文章进行了一些研究。结果发现：如果使用MLP分类器时隐藏层神经元的数量也增加，并且使用KNN时最近的邻居数也增加，则性能会提高。
通常在图像识别中我们会采用深度卷积神经网络，但这篇文章所谈及的Siamese网络并没有采用，它是如何做的呢？...为什么要使用Siamese网络？ 比如，假设我们想为公司建立一个人脸识别模型，大约有500人。...如果从零开始使用 卷积神经网络（CNN） 构建人脸识别模型，那么我们需要所有这500人的许多图像来训练网络，以获得良好的准确性。...使用Siamese网络进行人脸识别 我们将通过构建人脸识别模型来创建Siamese网络。网络的目标是了解两张面孔是相似还是不同。...model.fit([img_1, img_2], y_train, validation_split=.25, batch_size=128, verbose=2, nb_epoch=epochs) 然后，使用测试数据进行预测
前言 Tessseract是一款由HP实验室开发由 Google 维护的开源 OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎。能够支持中文十分难得。...虽然其识别效果不是很理想，但是对于要求不高的中小型项目来说，已经足够用了。 Tesseract-OCR下载地址 文字识别一般都用的tesseract-ocr。...上图中，整张图进行识别，我感觉效果还可以，如果前置用OPENCV做图像的预处理后，可能效果会更好。 代码实现 首先下载tess-two和字体库 ? ? 下载完成到我们的目录中 ?...， 导入完tess-two后，我们进行编译，结果发现编译不过去，提示android-maven的错误。网上找了找资料，发现了解决办法。...DATAPATH+"\r\n"); mTess.init(DATAPATH, language); //将图片设置到mTess进行识别
车辆牌照检测和识别系统用于检测车牌，然后识别车牌，即从图像中提取文本，所有这一切都归功于使用定位算法的计算模块，车牌分割和字符识别。...车牌检测和读取是一种智能系统，由于其在以下几个领域的潜在应用，因此具有相当大的潜力： 1.指挥部队：该系统用于检测被盗和搜查的车辆，将检测到的车牌与报告车辆的车牌进行比较。...当所有的值沿水平方向的所有直线进行计算，得到水平投影直方图。然后将直方图的平均值用作阈值，以确定上限和下限。直方图分段大于阈值的中心区域记录为由上限和下限分隔的区域。...从车牌中提取数字的另一种方法是使用开/关形态学来制作某种连接区域，然后使用连接组件算法来提取连接区域。 Step3：车牌识别 识别阶段是自动车牌阅读器系统开发的最后一步。...然后，我们在科学论文的基础上对多层感知器（MLP）和分类器K近邻（KNN）进行了比较研究。结果我们发现：如果使用MLP分类器时隐层神经元的数量也增加，并且如果使用KNN时最近邻数也增加，则性能会提高。
通用印刷体识别说明文档 https://cloud.tencent.com/document/product/866/34937 image.png image.png 这里能识别出特殊字符...，还可以以特殊字符的识别作为一个切人点，相当于我们也是可以对地名的特殊字符进行识别提取的。...客户极有可能会只对识别提取文字感兴趣，而忽略了对于特殊字符的识别。
事实上，我们还可通过更高级的运动意图识别来控制。 运动意图识别控制 运动意图识别这项技术，对患者康复极具意义。它充分调动和维持了运动的主动性，促进有效性最大化。...但是植入电极在运动皮质位置的选择和固定，以及植入过程的有创操作，还有医学伦理等问题，使这种方式尚不能在人体验证使用。 目前成熟的方式是：通过一个布满电极的帽子，在颅骨外、头皮外进行脑电信号的采集。...通过脑电的信号进行意图识别，信号直接及时，如果在操作便捷、解读准确、可重复性等方面达到要求后，被视为理想的意图识别方式，是真正的意图识别。...以上就是为了增加康复机器人的有效性和辅助性，采用的三种运动意图识别的方式。脑电意图识别多用于康复早中期，也就是常说的“脑机接口”，后期使用效果也不错。...意图信号的处理识别，随着机器学习算法的应用，也已经到了新的发展阶段，另外通过肌肉型态学，通过综合行为特征等，进行数据学习识别亦在规划中。
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