模块设计：我们使用统一框架和模块化设计实现了各个算法模块。一方面可以尽量实现代码复用，另外一方面，方便大家基于此框架实现新的算法。我们把文字检测，基于分割的文字识别以及关键信息识别网络结构，抽象成 backbone，neck，head 以及 loss 模块，把 seq2seq 文字识别网络抽象成 backbone，encoder，decoder 以及 loss 模块。
熟悉深度学习的开发者对Papers with Code肯定不陌生，作为全球领先的开源机器学习资源平台，集成论文、代码、数据集等全方位资料。
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
我相信大多数人都遇到过命名实体识别(NER)。NER是一种基本的自然语言处理(NLP)任务，具有广泛的用例。本文不是关于NER的，而是关于一个与NER密切相关的NLP任务。
UIE(Universal Information Extraction)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。
生物医学领域涉及庞大而不断增长的文献数据库，其中蕴含着宝贵的医学知识。为了更好地利用这些信息，自然语言处理（NLP）技术逐渐成为生物医学文献挖掘的得力工具。本文将深入探讨NLP在生物医学文献挖掘中的应用，通过结合实例，展示NLP如何加速科研发现、支持临床决策和推动医学领域的创新。
【新智元导读】这份全球自然语言处理市场报告从类型、技术、终端用户、应用和地域五个方面全方位分析了NLP市场的机会，并对2020年之前NLP的应用发展进行了预测。 作为人工智能的一个组成部分，自然语言处理（NLP）的研究对象是计算机和人类语言的交互，其任务是理解人类语言并将其转换为机器语言。在目前的商业场景中，NLP技术用于分析源自邮件、音频、文件、网页、论坛、社交媒体中的大量数据。市场前景巨大。 NLP应用的最大挑战来自识别人类带有不同模式、语调、发音的语音，并将其转换为可编程语言，其意义在于可与人类实现最
背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入，金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外，行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中，促使数据沉淀，加速流程效率，实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中，计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数
1、简介 BioNLP Shared Task(BioNLP-ST)是一个生物文本挖掘领域的国际比赛，截止到2016年，已经举办了10年，每年都吸引了来自剑桥大学、麻省理工学院等国际一流大学的科研人员参加。比赛的任务就是看哪个团队研发的算法模型能够精准智能地从文本中自动提取出复杂的生化反应网络。 2、国内相关资讯 实验室参加BioNLP-ST 2016评测并取得优异成绩 李辰教授团队获得文本挖掘国际比赛BioNLP第一名 3、论文/文章 [生物医学文本挖掘]利用文本特征用于提取文献中药物之..._CSDN博
在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素，但LayOutLM模型的出现改变了这一局面。
边界信息是各种中文自然语言处理任务的关键，如分词、词性标注和命名实体识别。之前的研究往往使用高质量的外部词典提供显式的边界信息。然而为保证词典的质量，往往需要大量的人力。为此，在本文使用无监督的统计边界信息，并提出一种将信息直接编码到预训练语言模型中的架构，从而产生边界感知BERT(BABERT)，并将BABERT应用于中文序列标注任务的特征归纳。在十个中文序列标记基准上的实验结果表明，BABERT在所有数据集上都具有较好的结果。
机器之心报道 演讲：孙林君 编辑：小舟 9 月 3 日，在 2022 WAIC AI 开发者日上，实在智能创始人、CEO 孙林君发表主题演讲《数字员工——AI 在 RPA 领域的应用与落地》，详细介绍了 AI 加持的 RPA 技术近年来的发展，以及实在智能在数字员工方向的探索和应用。 以下为孙林君的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 大家好，非常荣幸能够来到这个场合跟大家做分享，我今天带来的话题是《数字员工——AI 在 RPA 领域的应用与落地》。 AI 是一种通用的智能化技术，但过去在泛行
本文主要评估了ChatGPT这种大型语言模型在信息提取方面的能力，作者使用了7个细粒度的信息提取任务来评估ChatGPT的性能、可解释性、校准度和可信度。
随着公司产品UiBot的影响力在国内外不断增强，与合作伙伴签订的合同也变得越来越多，故此导致业务人员对合同关键信息的提取工作，变得日益繁重。
NIPS 2022不乏Vision Transformer相关的文章，今天从其中选择3篇典型的文章分享给大家。这三篇文章是对Vision Transformer三个不同方向的改进：模型结构的改进、数据层面的改进、训练方式上的改进。通过这三篇文章、三个方面的文章，了解目前Vision Transformer的业内最新进展。
本章主要介绍文档分析技术的理论知识，包括背景介绍、算法分类和对应思路。通过本文学习，你可以掌握：1. 版面分析的分类和典型思想 2. 表格识别的分类和典型思想 3. 信息提取的分类和典型思想。
选自arXiv 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 文本挖掘一直是十分重要的信息处理领域，因为不论是推荐系统、搜索系统还是其它广泛性应用，我们都需要借助文本挖掘的力量。本文先简述文本挖掘包括 NLP、
美国能源部橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）和路易斯安那州立大学（Louisiana State University）的研究人员与美国国家癌症研究所（National Cancer Institute，简称NCI）合作，开发了一种长序列AI转换器，能够处理数百万份病理报告，为研究癌症诊断和管理的专家提供更准确的癌症报告信息。
为了方便大家能够深入了解向量数据库与 NLP 的关系及应用，我们上线了「X」Embedding in NLP 系列专题，分为初阶和进阶两部分。本文为初阶第一篇，将详细介绍 NLP 以及以 Zilliz Cloud、Milvus 为代表的向量数据库是如何为 NLP 赋能的。
自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。
【新智元导读】 2016年1月13日晚，百度人工智能代表“小度”与最强大脑选手孙亦廷在声纹识别上展开人机大战，最终双方战平。本文带来百度首席科学家吴恩达对百度声纹识别技术的全面解读，本次比赛百度使用了两个不同的算法模型：DNN-ivector 和基于端到端深度学习的说话人信息提取。另外，吴恩达还对深度学习当下的发展态势以及对抗生成网络进行了评论。 2016年1月13日晚，百度人工智能代表“小度”与最强大脑选手孙亦廷在声纹识别上展开人机大战，最终双方战平。在总比分上，小度凭借着上周险胜王峰，继续保持领先优势。
首先鸣谢 @samayala22（加拿大）、@manjrekarom （印度）等社区同学为本文提及的技术点做出的卓越贡献 ！期待更多社区伙伴加入算法优化工作中来，同时也希望这两位小伙伴早日学会中文，读懂我们的致谢~
在日常生活工作中，我们难免会遇到一些问题，比如图片上不合规的文字信息，却要一个一个地审核，很麻烦；快递公司的业务越来越好，但每天需要花费很多时间登记录入运单，效率非常的低。
据优图实验室 AI 手语识别项目组研究员阳赵阳介绍，优图 AI 手语翻译机以普通摄像头作为手语采集装置，依托高性能计算机进行后台运算，用户只需面对摄像头完成手语表达，翻译机屏幕界面就能快速把手语转换为文字，帮助听障人士和健听人士进行正常交流，未来有望在机场、高铁、民政窗口等公共场所部署应用，助力信息无障碍城市建设。
什么是智能文档处理？针对文本数据处理尤其是纯文本，大家通常会想到使用自然语言处理（Natural language processing，NLP）技术来解决语义理解及分析处理工作。关于自然语言处理技术的研究有很长历史，针对不同层面文本处理和分析有很多技术点，常见技术例如分词与词性标注、命名实体识别、句法结构分析、文本分类、文本摘要等功能。
作者丨崔万云 学校丨复旦大学博士 研究方向丨问答系统，知识图谱 领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域，其高质量、结构化的知识往往是不存在，或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子，并将其结构化，作为问答系统的知识源。特别的，对于不同的领域，其“知识”的含义是不一样的。有些数据对于某一领域是关键知识，而对于另一领域则可能毫无意义。传统的知识提取方法没有考虑具体领域特征。 本章提出了领域相关的富含知识的句子提取方法，DAKSE。DAKSE 从领域问答语料库和特定领域的纯文本文档中学习富
随着人工智能技术的不断发展，它在无数行业中解决问题的能力日益增强。其中，让机器理解人类语言的关键在于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）。这两种技术提供了专门的解决方案，将人类沟通的能力与软件及机器的理解力连接起来。
本期分享的内容，为一本厚度为235页的学习资料。内容包括高光谱遥感、高分辨率影像处理、计算智能及其在遥感影像处理中的应用、影像处理工程、遥感应用和模式分析与机器学习等。很适合遥感领域的学生学者去学习和加深对遥感领域的理解，资料供分为18章节，每一章都值得研究和学习，章节内容包括研究概述、研究意义、应用、已取得的成、发展前景和入门资料的推荐等。该学习资料本人强烈推荐学习，希望能够本次料能够开阔你的事业并激发你的学习兴趣。（资料为张良培团队（张良培、钟燕飞、沈焕锋、黄昕、罗斌、夏桂松、杜博、张洪艳、袁强强和张乐飞等）在其主页上公布的主要研究方向介绍。）
本文为刊载于《经济学（季刊）》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用，是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分，即文本大数据信息提取方法，旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
AI科技评论按：据2019年3月份世界卫生组织公布的最新数据，超过全世界人口的5%(约4.66亿人)患有残疾性听力障碍。据估计，到2050年这一数据将达到9亿。与此同时，手语作为听障者使用较多的语言，能正确理解手语的健全人士却寥寥无几。
经过分幕后，内容理解的难度降低。我们可以通过MLLM + 问答的方式来将视频中的内容，提取成为文本形式的信息。最简单的例子是，直接让MLLM来描述视频中画面的内容。比较常用的MLLM：video-llama、minigpt4、vision-glm、mPLUG-Owl等。
在对数据进行清洗之后，再就是从数据中提取有效信息。对于地址数据，有效信息一般都是分级别的，对于地址来说，最有效的地址应当是道路、小区与门牌和楼幢号信息了。所以地址数据的有效信息提取也就是取出这些值！
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书可以通过一系列的实际应用作为一个全面的指南。 我写这本书的主要目的是帮助你了解NLP领域是多么令人兴奋，在这个领域工作的可能性是多么无限，以及现在的门槛是多么低。我的目标是帮助你轻松开始在这个领域，并向你展示你可以在几天内实现多么广泛的不同的应用，即使你以前从未在这个领域工作过。这本书可以通过一系列的实际应用作为一个全面的指南，如果你只对一些实际任务感兴趣，也可以作为参考书。到你读完这本书的时候，你就已经学会了： https://www.manning.com
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。由于80%的企业数据是非结构化的，因此IDA可以跨行业和业务功能提供切实的好处，例如改善遵从性和风险管理、提高内部运营效率和增强业务流程。
云从科技在跨镜追踪（行人再识别）技术（ReID）上获取重大突破。同时在Market-1501，CUHK03，DukeMTMC-reID三个数据集刷新了世界纪录，其中最高在Market-1501上的首位命中率（Rank-1 Accuracy）达到96.6%，让跨镜追踪（ReID）在准确率上首次达到商用水平，人工智能即将从「刷脸」跨到「识人」的新纪元。
作为理解、生成和处理自然语言文本的有效方法，自然语言处理（NLP）的研究近年来呈现出快速传播和广泛采用。鉴于 NLP 的快速发展，获得该领域的概述并对其进行维护是很困难的。这篇博文旨在提供 NLP 不同研究领域的结构化概述，并分析该领域的最新趋势。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.03521.pdf 代码地址: https://github.com/zjunlp/HVPNeT 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 多模态命名实体识别和关系提取（MNER 和 MRE）是信息提取中的一个基础和关键分支。 1 概括 多模态命名实体识别和关系提取（MNER和MRE）是信息提取中的一个基础和
文本分析现在已经能够在多个行业实现应用，今天灵玖软件从收集产品回馈方面来讲一下文本分析的作用。
DAS 2020 (Document Analysis System,文档分析系统研讨会) 于 7月26-29日在武汉召开，本次研讨会中有不少精彩的内容，昨天向大家推荐了来自华南理工大学金连文老师和 Adobe 研究院的Sun Tong 博士的分享：
本文介绍了人脸识别技术的原理和可靠性，指出同卵双胞胎、三胞胎或多胞胎在人脸识别技术面前也能被准确识别，同时化妆术和3D打印人脸也无法欺骗人脸识别系统。因此，以人脸为识别依据的人脸识别技术具有安全性与科学性，正在我们的生活中得到越来越广泛的应用，给我们的生活带来更多的安全与便利。
遥感，即遥远的感知。1839年，第一台相机问世之后，人们尝试通过把各种成像设备放置到更高的平台，以更加宽广的视角观察我们周边的世界。
本文将介绍如何使用Go语言构建一个高效稳定的微信公众号爬虫，涵盖了发送HTTP请求、HTML解析、反爬虫策略、数据存储管理、异常处理和并发爬取等多个方面的功能。我们将深入探讨如何应对微信公众号可能存在的反爬虫机制，确保爬取的稳定性和持续性，并介绍如何设计并发爬取的策略，以提高爬取效率。
参赛通知 一、 赛事背景 视频通过视觉和音频等传递丰富的信息。视频理解一直是学术界和工业界的热门研究课题。融合多模态信息也是一个具有挑战性和有意义的研究课题。在本次竞赛当中，我们专注于从视频中提取字幕。 字幕是文字来源于访谈节目或电视剧等类的视频。字幕是视频数据中最重要的文本信息之一，因为字幕包含人们交谈内容的信息。字幕识别广泛用于推荐、检索和视频理解系统。为了更好的促进字幕识别的发展，我们在ICPR 2022上举办多模态字幕识别竞赛，欢迎大家报名参赛。 二、 赛事流程 1. 注册报名：2022.03
《Deep web data extraction based on visual information processing》
版权声明 作者：杜尔森·德伦（Dursun Delen） 来源：《大数据掘金 挖掘商业世界中的数据价值》，中国人民大学出版社出版 本文由数据之王（ID：shujuzhiwang）推荐，转载请注明出处 数据之王（ID：shujuzhiwang）由大中华大数据协会运营，如有邀约合作，首页回复合作需求，我们将及时回复 我们所处的信息时代以急速增长的数据信息收集、储存和转换成电子格式为特征。大量的商业数据以杂乱无章的文本形式储存。 据美林公司（Merrill Lynch）和高德纳公司（Gartner）联合进行的一项
前一篇给大家介绍了YUV图像格式，这一篇将会对zxing库，以及YUV图像和RGB图像的亮度信息提取做一下介绍。 zxing是google提供的一个开源的条码处理的库，可支持maxicode、qrco
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、蒋思源 本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。 本文第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了 NLP 过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。 第二部分描述的是基于深度学习的 NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从
命名实体识别（NER）是信息提取的第一步，旨在在文本中查找和分类命名实体转换为预定义的分类，例如人员名称，组织，地点，时间，数量，货币价值，百分比等。NER用于自然语言处理（NLP）的许多领域，它可以帮助回答许多现实问题，例如：
日前，继在江苏卫视《最强大脑》第四季“人机大战”首轮任务跨年龄人脸识别竞赛中击败人类顶级选手后，在上周五晚上，百度的小度机器人再次在声纹识别任务上迎战名人堂选手——11岁的“听音神童”孙亦廷，双方最终以1:1打成平手。被称为“鬼才之眼”的水哥（王昱珩）宣布再度出山，将在下周的第三轮比赛中与“小度”在图像识别方面一决高下。 本轮题目规则为：从“千里眼”到“顺风耳”，节目组将第二场比赛范围划定在“听”的领域，策划出高难度选题《不能说的秘密》，由周杰伦化身出题人，从21位性别相同、年龄相仿、声线极为相似的专业合
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