向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 使用:pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具,支持: 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除(内部细节:数字时间日期片段,内容不会删) 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字:研表究明,汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换(1 一 壹 ①,2 二 贰 ②)
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业务端大量的新增数据来自纸质报告、电子邮件、文档、图像、视频等非结构化内容。据统计,业务线对于80%的非结构化内容无法有效管理,60%的管理人员在决策时无法获得关键信息,50%的信息内容无法为公司带来业务价值。
2023 年我们正见证着多模态大模型的跨越式发展,多模态大语言模型(MLLM)已经在文本、代码、图像、视频等多模态内容处理方面表现出了空前的能力,成为技术新浪潮。以 Llama 2,Mixtral 为代表的大语言模型(LLM),以 GPT-4、Gemini、LLaVA 为代表的多模态大语言模型跨越式发展。然而,它们的能力缺乏细致且偏应用级的评测,可信度和因果推理能力的对比也尚存空白。
近日,2024中国图象图形大会在古都西安盛大开幕。本届大会由中国图象图形学学会主办,空军军医大学、西安交通大学、西北工业大学承办,通过二十多场论坛、百余项成果,集中展示了生成式人工智能、大模型、机器学习、类脑计算等多个图像图形领域的进展。
本周有同学在社群咨询,什么时候能支持健康码、行程码的自动智能识别?腾讯云场景连接器,宠粉第一名,马上安排!马上上线!这不~健康码/行程码的自动识别他来啦!他来啦!
有时候网上看到一张图片,比如电影截图,里面有台词,想把台词复制出来,这时候你可能会照着图片中的文字,手动打出来,但如果文字太多或者一篇文章,这样你会崩溃的,这时候你就需要ocr了。
有时你遇到一篇古老的文献,PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报,上面的文字你完全看不懂。
导读:作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件,无非就是表格和文档,其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中,Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求:将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel,既低效又容易出错。近年来,在深度学习的加持下,OCR (Optical Character Recognition,光学
在当今数字化时代,文字识别技术(OCR)已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式,为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
Markdown 是一种轻量级的标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,借助可实现快速排版且转换成格式丰富的 HTML 页面。目前被越来越多的写作爱好者及工作者使用。它在写作、博客、文档等领域得到了广泛应用,因其简洁、易读、易写的特点而备受欢迎,一旦掌握这种标记语言,将极大提高效率。但是若需要复杂排版如左右对齐缩进等,还是选择 word 等专业软件。
导语 | 2021年1月, 微信发布了微信8.0, 这次更新支持图片文字提取的功能。用户在聊天界面和朋友圈中长按图片就可以提取图片中文字,然后一键转发、复制或收藏。图片文字提取功能基于微信自研OCR技术,本文将介绍微信OCR能力是如何落地文字提取业务的。文章作者:伍敏慧,腾讯WXG研发工程师。 一、背景 微信8.0上线了图片提取文字的功能,用户在聊天界面和朋友圈中如果想提取图像中的文字,不用再辛苦打字了,只要简单几个步骤,就可以拿到图片中的文字内容,超级方便实用。 图1 微信客户端提取图片中的
内联元素,配合input标签使用,当点击提交按钮后指定要提交表单的方式及发出的请求。
在我们最新版本的在线编辑器中现已提供高级表单、SmartArt 图形插入、增强密码保护和公式计算、幻灯片特殊粘贴项等多项功能。继续阅读以了解所有更新。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 在大数据和人工智能技术加持下,不同行业各种新兴的风险控制手段也正在高速发展。但这些风险信息散落在互联网的海量资讯中,若能从中及时识别出风险事件并挖掘出潜在的风险特征,能够大幅提升识别和揭示风险的能力。而风险事件以文本的形式存在,需要采用自然语言理解模型实现风险事件的高精度智能识别,其本质是属于一个文本分类任务。 NLP(自然语言处理)作为人工智能领域皇冠上的“明珠”,其技术的科研创新一直精进不休。而文本分类在自然
ComPDFKit提供专业、全平台支持的PDF开发库,包括Windows、Mac、Linux、Android、iOS、Web平台。开发者可以快速、灵活整合PDF功能到各开发平台的软件、程序、系统中。丰富的功能,多种开发语言,灵活的部署方案可供选择,满足您对PDF文档的所有需求。
时隔数月之后PaddleOCR发版v2.2,又带着新功能和大家见面了。本次更新,为大家带来最新的版面分析与表格识别技术:PP-Structure。核心功能点如下:
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。
随着ChatGPT的兴起,AI办公也越来越火,今天给大家分享5个AI办公的第三方库,不仅全部免费而且都可以用1行Python代码启动。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这位道友,不知嗑盐途中,你是否也有阅读英文论文效率低下的烦恼? 作为一个arXiv天天见的英语渣,本蒟蒻反正是在挖掘论文阅读神器的道路上不能自拔。 这不最近,就又被网友们种草了一款桌面翻译软件。 浅试一下,翻译PDF的效果是酱婶的: 还有逐句对照功能: 如果只是想看一眼摘要,随手截屏就OK,同样有中英文对照: 妈妈再也不用担心我删回车删到手抽筋(手动狗头)。 △PDF中直接复制出的文本有多余换行,影响翻译效果 这样的功能,来自最近更新升级的网易
导读:作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架,通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术,更加完整地恢复出文档关键图表等内容,提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸,借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的,又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样,有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书,没有
很多程序员朋友都想做自己的AI产品,我们可以按照「流程自动化程度」与「AI应用程度」将产品的形态划分为四个象限:
上一篇文章封装了request库用来发起http请求,然后获取了用户操作凭证access_token。上篇文章主要对百度AI文字识别接口最基础的通用文字以及手写文字图片进行了接入识别,本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字识别接口。百度AI接口对接挺容易的,签名加密都没有涉及到。唯一的缺点就是接口文档写的不够完善,容易遇见坑。上篇文章只介绍了第一个实用性接口:身份证识别接口,我们当时只以正面照做了示例,该接口不支持图片url,而是需要将图片数据以BASE64编码。我们直接贴关键代码:
Markdown是一种轻量级标记语言,创始人为约翰·格鲁伯(英语:John Gruber)。 它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成有效的XHTML(或者HTML)文档。这种语言吸收了很多在电子邮件中已有的纯文本标记的特性。
Zotero作为一款协助科研工作者收集、管理以及引用研究资源的免费软件,如今已被广泛使用。此篇使用说明主要分享引用研究资源功能,其中研究资源可以包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。欢迎所有共同学习使用的朋友提供批评意见或补充使用经验。
作者:不正经IO 公众号:不正经程序员 我们经常有识别文字的需求 比如看书时,我们想将书上的文字弄成电子的,发个朋友圈装一装 或者,需要将一些纸质文件上的文字转成电子的 如此种种 不知道你们平时用什
随着行业的发展和技术的成熟,文字识别(OCR)目前已经应用到了多个行业中,比如物流行业快递包裹的分拣,金融行业的支票单据识别输入,交通领域中的车牌识别,以及日常生活中的卡证、票据识别等等。OCR(文字识别)技术是目前常用的一种AI能力。但一般OCR的识别结果是一种按行输出的半结构化输出。
平时大家在办公期间经常会用到一些图片以及表格内容,有时候会需要把图片中的文字转换成表格,有时候也需要把一些表格和图像转换成图片,这种转换格式的处理对许多人来说可能比较复杂。但是确实很多工作当中都需要用到的一些专业技巧,现在就来了解一下图片的文字怎么处理变成表格。
Ascensio System SIA是一家国际性的开源公司,总部位于拉脱维亚首都里加,员工遍布30多个国家/地区,在伦敦和达拉斯也设有办事处。
最近主要是完成专业内的一些课程作业,比如Oracle数据库、JaveEE、搜索引擎等作业。国内大学总是会学很多课程,其实对多数学生来说,一些课程都不知道学着有什么意义。这点国外做的较是不错,在英国UWS当交换生的时候,可以选择自己喜欢的课程,这样也就有很大的兴趣去学习这些知识点。
随着企业数字化进程不断加速,PDF转Word的功能、纸质文本的电子化存储、文件复原与二次编辑、信息检索等应用都有着强烈的企业需求。目前市面上已有一些软件,但普遍需要繁琐的安装注册操作,大多还存在额度限制。此外,最终转换效果也依赖于版面形态,无法做到针对性适配。
对于广大强迫症患者来说,比较“可怕”的场景莫过于录入信息时对方发来一张张截图;更可怕的情况是截图是一张张表格;地狱级别的情况是表格不但数据海量,格式还多而复杂,使用简单的文字识别应用结果导出一页乱码,甚至出现单元格合并、跨行、跨列、文字重叠错位等情况......简直要逼“死”强迫症。 这时候就轮到强迫症福音——表格识别V3版本上场了。 表格识别V3是腾讯云AI在表格识别V2基础上针对多种难例场景推出的全新升级版本,相比表格识别V2,表格识别V3覆盖场景更加广泛,对表格难例场景的识别效果均优于表格识别V2。
这是一款云开发超多功能工具箱组合微信小程序源码附带流量主功能,小程序内包含了40余个功能,堪称全能工具箱了
曾几何时,微信聊天最怕对方发图: 电话多少,截图发你;快递单号多少,截图发你;地址多少,截图发你......,简直逼死强迫症。 好在有了文字识别(OCR)这类强大、方便的AI工具拯救,摁住图片,一键提取。 但是,如果“截图”是一张表格 (格式多,又复杂) 呢? 手输是不可能手输的。 尽管也能识别出文本信息,但对于工作需转化为Excel格式的,其识别出的杂乱结果又得激起一众强迫症了。 01 工欲善其事必先利其器 事实上,除了日常表格识别需求, 在金融、医疗、物流、电商等行业,由
PaddleOCR下的PP-Structure一般用于文档图片的版面分析、表格识别等理解工作, 通俗些说就是自动帮助识别图片哪些部分是图片分组, 哪些是文字, 哪些是表格等, 且提取出里面的文字和图片内容。
https://posts.careerengine.us/p/5dac3e628c131b0541dd9171
好像还没分享过软件工具,今天就集中推荐一波。这些都是我使用频率非常高的在线工具,用好了效率绝对爆棚。另外给一点小提醒:网络工具安全性不能保证。如果你的资料非常重要,建议还是在本地处理。
众所周知 Mrakdown 是一个轻量级写作工具,由于工作和学习缘故基本上每天都会使用 Mrakdown,现在已经成为我离不开的主力写作工具,因为网上关于 Markdown 的资料大多比较零散,缺少系统和关联性,所以花了一点时间把我目前掌握的 Markdown 知识系统性的归纳总结一下,分享的同时也是为了方便自己以后查询方便。
streamlit是一个Python库,可以只用Python(无需前端)创建一个网页应用。只要几行代码就可以为我们的应用创建一个界面,很适合做一些演示,比如展示数据、演示模型等。
我想告诉你们,卷积神经网络并不像听起来那么可怕。我将通过展示我在google sheets中制作的一个实现来证明它。这里有一些可用的内容。复制它(使用左上角的file→make a copy选项),然后你可以尝试一下,看看不同的控制杆是如何影响模型的预测的。
楼主给你说哦!其实没有必要咋先ocr文字识别的,可以使用专业的第三方软件来进行ocr文字识别的。
随着科技的不断发展,人工智能(AI)在各个领域都发挥着重要的作用。其中,文档智能( Document AI )在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用,为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
如果你经常跟文献打交道,那你应该切身体验过那种令人抓狂的心情:流畅地阅读 PDF 外文文献,必要情况下还得逐字逐句地翻译出来。
选中Word表格,然后在 “开始”界面中,点击 段落中的“段落设置”按钮。接着在“换行与分页”界面中,点击“与下段同页”,然后点击“确定”就可以了。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手,让我们的文档处理变得轻松愉快,就像吃了一块巧克力一样。现在,让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法:
将PDF转换为Markdown文件格式不仅提高了文档的可读性和结构化程度,还提升了处理效率和准确性,适用于多种应用场景。 Markdown与其他文档格式(如Word、HTML)相比,在处理PDF时有哪些具体的优势和劣势? Markdown在处理PDF时相比其他文档格式(如Word、HTML)具有以下具体的优势和劣势:
Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言,通过简单的标记语法,它可以使普通文本内容具有一定的格式。Markdown具有一系列衍生版本,用于扩展Markdown的功能(如表格、脚注、内嵌HTML等等),这些功能原初的Markdown尚不具备,它们能让Markdown转换成更多的格式,例如LaTeX,Docbook。Markdown增强版中比较有名的有Markdown Extra、MultiMarkdown、 Maruku等。这些衍生版本要么基于工具,如Pandoc;要么基于网站,如GitHub和Wikipedia,在语法上基本兼容,但在一些语法和渲染效果上有改动。
数据录入在应用中是最常见也是最繁重的一项工作,而对于基础数据的维护更是要保证其准确性。比如需要录入身份证信息时,手工输入的效率低还容易出错;报销填发票时,要从一张一张的发票中找到金额、开票日期等一堆信息,一直重复着复杂的工作,类似的场景数不胜数。但现在,我们可以完全通过百度AI文字识别功能解决以上问题,文字识别准确性高、稳定性强、简单易用,而且适用于多种场景,同时可以节约录入时间,减轻工作量,提高工作效率。 在之前的内容中我们已经介绍了活字格如何与其它系统、应用对接,今天来说说在活字格中如何使用百度AI来智能识别身份证,驾驶证,行驶证,银行卡,营业执照和增值税发票。
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