如何检测消息中是否包含用户提及的内容？
在云计算领域，检测消息中是否包含用户提及的内容可以通过以下步骤实现：
- 文本分析：使用自然语言处理（NLP）技术对消息进行文本分析，包括分词、词性标注、命名实体识别等。这些技术可以帮助我们理解消息的语义和结构。
- 用户提及识别：通过NLP技术，可以识别消息中的实体，并判断是否为用户提及的内容。例如，可以使用命名实体识别技术来识别人名、地名、组织名等实体，并判断是否与用户相关。
- 关键词匹配：构建一个关键词列表，包含用户可能提及的关键词。然后，对消息进行关键词匹配，判断消息中是否包含这些关键词。可以使用字符串匹配算法，如KMP算法或正则表达式，来实现关键词匹配。
- 机器学习模型：使用机器学习算法，如文本分类、文本匹配等，训练一个模型来检测消息中是否包含用户提及的内容。可以使用已标注的数据集进行训练，将消息作为输入，用户提及的内容作为标签。
- 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与文本分析和机器学习相关的产品和服务，可以用于检测消息中是否包含用户提及的内容。以下是一些推荐的产品和产品介绍链接：
- 腾讯云自然语言处理（NLP）：提供了文本分析、情感分析、关键词提取等功能，可用于消息的文本分析。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/nlp
- 腾讯云机器学习平台（MLP）：提供了机器学习模型的训练和部署服务，可用于构建消息提及内容检测模型。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/mlp
请注意，以上仅为示例，实际应用中可能需要根据具体需求选择适合的产品和技术。
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1回答
如何使用spaCy创建新实体并仅从关键字列表中学习
python、python-3.x、machine-learning、nlp、spacy
我试图使用创建一个新的实体分类“物种”，并列出一个物种名称，例如，他能找到吗？
我找到了一个教程，用于从 (Github代码)中训练新的实体类型。然而，问题是，我不想手动为每个物种的名字创建一个句子，因为这将是非常耗时的。
我创建了下面的培训数据，如下所示：
TRAIN_DATA = [('Bombina',{'entities':[(0,6,'SPECIES')]}),
('Dermaptera',{'entities':[(0,9,'SPECIES')]}),
....
]
我创建培训集
浏览 0提问于2018-05-29得票数 14
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基于深度学习的产品标题自定义命名实体识别
machine-learning、deep-learning、nlp、word-embeddings、named-entity-recognition
我是机器学习和自然语言处理(NLP)的新手。我试图识别哪个品牌，产品名称，尺寸，颜色，.一个产品从它的产品名称开始。也就是说，从
“索尼ZX系列线耳耳机，黑色MDR-ZX110”
我想要提取
“品牌=”索尼“”，“物品=‘耳机’”，‘颜色=’黑色‘，’型号_number=‘MDR 110’。
据我所知，这相当于自定义命名-实体识别。
我的算法应该做的最起码的事情是识别'item‘属性值，也就是说，它应该认识到上面的例子指的是’耳机‘。
我的数据集包含产品标题，比如上面的产品标题，其中包含了从电子商务网站上刮来的适当的属性值对。
哪种深度学习算法最适合解决这个问题？什么类型的输入(嵌入？
浏览 0提问于2022-01-13得票数 2
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提到Watson Knowledge Studio中的类型和提及类
nlp、watson、watson-knowledge-studio
提及类型和提及类对于训练机器学习注释器模型有多重要？当实体被高亮显示时，它们会自动分配吗？例如，当您单击提及类型选项卡时，似乎已预先选择了“无”。“提及类”选项卡上的“SPC”也是如此。IBM的Watson Knowledge Studio播放列表中没有一个视频涵盖了使用WKS的这一方面，官方文档对是否以及如何使用这些属性正确注释提及的解释是不够的。
浏览 2提问于2017-11-13得票数 1
8回答
深度学习在腾讯云上有哪些应用？
深度学习
腾讯云有哪些相关产品呢？我想使用深度学习做一些事情，但是对我这种小白来说可能有点难，有没有相关的应用场景参考下，有教程的话最好！
浏览 1727提问于2018-09-07
1回答
从文本中提取产品实体
java、named-entity-recognition
我试图使用一个名为的实体识别器从给定的文本中提取产品名称。
呃，
输入文字：“Google使google适合”
预期产出：Google (产品)
是否已经有任何工具可用于此？(我测试了与提取产品名称无关的炼金术API )
如果没有这样的工具，我如何建立自己的培训模型来实现这一点？
浏览 1提问于2014-11-16得票数 3
2回答
用Python实现斯坦福NLP中的实体识别
python、nlp、stanford-nlp
我使用的是使用Python的斯坦福核心NLP。我已经从这里获取了代码。
这是代码：
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
import logging
import json
class StanfordNLP:
def __init__(self, host='http://localhost', port=9000):
self.nlp = StanfordCoreNLP(host, port=port,
timeout=30000 , quiet=T
浏览 0提问于2018-06-18得票数 1
2回答
我的wit.ai机器人训练正确吗？
wit.ai
我试着训练我的Wit.ai机器人，以便识别某人的名字。我不太确定我是否很清楚NLP是如何工作的，所以我会给出一个例子。
我定义了很多短语，比如“我的名字是XXXX"，”每个人都叫我XXXX“。
在“理解”表中，我添加了一个名为"contact_name“的实体，并添加了近50个关键字，如"Michel、John、Mary.”。
我把这个特征叫做“自由文本”和“关键词”。
我不确定这个过程是否正确。所以，我问你：
像“我的名字是.”这样的上下文有关系吗？为NLP？我mean...will它帮助机器人预测，在这个表达式之后，可能会出现一个名字吗？
浏览 1提问于2016-08-06得票数 7
6回答
大咖问答——计算机视觉的原理和最佳实践，你知道多少？
人脸识别、文字识别、图像处理、图像识别
相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
image.png
范锦
腾讯云资深技术专家
冀永楠
腾讯云资深技术专家
陈琪
华图在线高级产品经理
卓伟
腾讯云高级研发工程师
周吉成
腾讯云高级产品经理
【问答内容】
1. 图像识别系统的原理和应用方法
2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？
3. 人脸识别技术在各领域的解决方案
4. 文字识别的技术难点
5. 搭建人
浏览 918提问于2019-04-12
3回答
基于机器学习的边缘检测
opencv、image-processing、machine-learning、deep-learning、signal-processing
我读过下面的关于使用机器学习的边缘检测的。他们
采用了一种现代机器学习算法。该算法是针对人类标注最重要的边缘和对象边界的图像进行训练的。给定该标记数据集，训练机器学习模型以预测属于对象边界的图像中每个像素的概率。
我想使用opencv来实现这个技术。
是否有人知道或知道如何使用Opencv实现/开发此方法？
我们如何注释最重要的边缘和对象边界，以便与机器学习算法一起使用？
浏览 5提问于2017-04-08得票数 6
1回答
理解词嵌入的迁移学习
nlp、word-embeddings、word2vec、transfer-learning、named-entity-recognition
我无法想象预先训练过的单词嵌入的迁移学习在NLP任务(比如命名实体识别)中是如何有用的。我正在学习Andrew NG的序列模型课程，他似乎说，如果目标任务的训练集非常少，那么转移单词嵌入的学习将有助于在应用程序中处理训练集中的未知单词。
让我们考虑命名实体识别的任务，
我的问题是，为目标任务设置的很小的训练内容是什么？它们是带有实体标记的单词嵌入还是句子？
他是否认为，如果训练集只是在预先训练过的模型中有嵌入词的标记句，那么训练集中不存在但更接近训练集的单词也会在应用程序中被有效捕获？
考虑一下‘橘子’正在训练中。但是，“苹果”并不是。
所以，在“我喜欢橘子汁”和“我喜欢苹果汁”这两个句子中，
浏览 0提问于2020-07-27得票数 1
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构建一个包含文本和数值列的机器学习模型
machine-learning、nlp
在学习机器学习时，我只遇到了使用数字和/或分类列来执行预测和训练/测试算法的问题。但是，我得到了一个包含产品描述列的数据集。
我的疑问是，如何才能考虑到这一列来预测产品的好坏。例如，目标列是0-10之间的数字。
浏览 0提问于2020-08-24得票数 0
5回答
微信小程序人脸与身份证照片对比登录,后端做什么？
官方文档、小程序·云开发
微信小程序前端和后端分别要做些什么 ? 所有需要的东西有哪些 ? (请尽量详细点)
标题：人脸识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12397
浏览 2455提问于2018-01-24
1回答
用ChatBot订电影票
machine-learning、nlp、text-mining、chatbot
我的问题与我刚刚开始从事的项目有关，这是一个ChatBot。
我想建造的机器人任务很简单。它必须使购买电影票的过程自动化。这是相当接近的领域和机器人有所有所需的访问电影院数据库。当然，如果用户消息与订购电影票的过程无关，机器人可以回答“我不知道”。
我已经创建了一个简单的演示，只是为了向一些人展示，看看他们是否对这样的产品感兴趣。该演示使用简单的DFA方法和一些简单的文本匹配与词干。我在一天内黑了它，结果发现用户对他们能够成功地订购他们想要的票印象深刻。(演示使用到电影院数据库的连接，为用户提供所有需要的信息，以订购他们想要的门票)。
我目前的目标是创建下一个版本，一个更高级的版本，特别是在理
浏览 0提问于2016-06-06得票数 5
2回答
下一个词预测引擎-人工智能的哪个分支？
machine-learning、nlp、artificial-intelligence、prediction、n-gram
下一代预测或短语预测引擎使用在移动和平板电脑的现代键盘，如快速键和XT9，它预测下一个词的用户将根据一些预定义或动态语料库，基于n-克(最后键入2-3个单词的最大频率加上当前单词)的语言模型(马尔可夫模型)。
我认为这些引擎/algos是AI/NLP的一部分。但我不确定他们属于AI/NLP的哪个分支。是机器学习吗？是数据科学吗？是大数据吗？是电脑情报吗？这是决策吗？是数据挖掘吗？还是统计模式识别/预测分析/监督学习/无监督学习？或者所有的或者其他什么的？
浏览 2提问于2013-11-26得票数 0
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gensim Doc2Vec是否区分相同的句子与正负语境。？
python、nlp、gensim、doc2vec
在学习Doc2Vec库时，我被困在了下面的问题上。
Do gensim Doc2Vec区分正、否定句？
例如：
句子A：“我爱机器学习”
句子B：“我不喜欢机器学习”
如果我用doc2vec训练句子A和B，找出它们的向量之间的余弦相似性：
模型是否能够区分句子，并给出一个非常小于1或负值的余弦相似度？
或者，该模型在向量空间中表示这两个句子，并给出接近1的余弦相似度，因为除了否定词(不)外，大部分单词都是相同的。
另外，如果我只对句子A进行训练，并试图推断出句子B，那么两个向量在向量空间中是否会很接近呢？
我请求NLP社区和Doc2Vec专家帮助我理解这一点。
提前谢谢!！
浏览 1提问于2018-04-26得票数 4
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NLP -如何识别两个文本是否引用相似的对象
nlp、semantics、similarity、sentence-similarity
我在这里寻求一些一般性的指导。
高级用例是这样的，我收到了一些产品文档，我需要从中提取一些信息并对其进行处理。在此之前，我需要验证文档实际上是指正确的产品。为此，我需要验证文档中的产品标题/描述是否正确。
所以我有两条短信
文本1-这是指从某个文档中提取的产品信息。
文字2-这是实际的产品标题/说明，我可以认为是正确的。
我需要验证这两种文本是否引用了相同的产品或对象。
示例：
Text 1 (to be validated) - Optimus Prime Costume, Blue, with good packaging and warranty
Text 2 (
浏览 3提问于2017-11-16得票数 0
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网络会话文本大量收集的情感分析
python、nlp、nltk、text-mining、sentiment-analysis
标题说明了一切；我在接缝处有一个SQL数据库，里面有在线会话文本。我已经用Python完成了这个项目的大部分，所以我想使用Python的NLTK库(除非有强大的理由不这样做)。
数据由Thread、用户名和Post组织。每个线程或多或少都集中在讨论我感兴趣的类别中的一个“产品”。最终，当这件事完成后，我想从每个用户那里得到他们在某个时候讨论过的任何产品的估计意见(比如/不喜欢某种交易)。
所以我想知道的是：
1) 如何确定每个线程的产品是什么？我读过关于关键词提取的文章……这是正确的方法吗？
2) 如何根据用户的帖子来确定特定用户的情绪?根据我有限的理解，我必须首先“训练”NLTK来识别特定的
浏览 4提问于2013-03-10得票数 10
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人脸识别(可伸缩性问题)
machine-learning、training、scalability
背景
我想建立一个人脸识别模型，以注册和登录某种服务。例如使用这种方法 (CNN +支持向量机)。
当一个新用户想注册一个服务时，会记录他/她的面部图像，并使用这些图像对机器学习模型进行训练。然后，当一个人请求服务时，模型会识别这个人是否是成员。
问题
但是，当有新用户进入注册时，机器学习模型必须被重新训练并扫描所有以前的图像(或特征向量)。当用户数量很大时，这种方法似乎存在可伸缩性问题。
我已经阅读过这个帖子，但是我的情况与建议的答案不太一样，因为我的机器学习模型旨在区分成员和非会员。有人知道如何解决这个可伸缩性问题吗？谢谢。
浏览 0提问于2019-01-31得票数 2
1回答
从数据集中删除敏感信息，同时保留其对机器学习任务的有用性？
machine-learning、dataset、data-cleaning
我有一个数据集，这将有助于培训未来的机器学习模型。
但是，它包含敏感信息(如姓名和地址等个人标识符)，因此很难长期存储或保留。
我想知道是否有可以应用的转换来删除敏感信息，同时保留它的有用性？
dataset对于培训NLP相关模型特别有用，但如果存在一般机器学习任务，我也对此的一般解决方案感兴趣。
浏览 0提问于2017-07-19得票数 1
4回答
从句子中寻找有意义的子句
parsing、artificial-intelligence、nlp、machine-learning、grammar
有没有办法找到句子中仍然有意义并且至少包含一个主语、动词和谓语/宾语的所有子句？
例如，如果我们有这样一句话：“我下个月要在奥斯汀的SXSW做一个关于NLP的研讨会”。我们可以从这句话中提取出以下有意义的子句：“我要做一个研讨会”、“我要做一个关于NLP的研讨会”、“我要在SXSW做一个关于NLP的研讨会”、“我要在SXSW做一个研讨会”、“我要在奥斯汀做一个研讨会”、“我下个月要做一个关于NLP的研讨会”等等。
请注意，这里没有演绎的句子(例如“下个月在SXSW将会有一个NLP研讨会”。虽然这是真的，但我们不需要将其作为此问题的一部分。)所有生成的句子严格属于给定句子的一部分。
我们如何解决
浏览 2提问于2012-01-23得票数 15
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