批量源代码识别拼写检查
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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。
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。
这次见面,我问他前段时间在忙什么,需要这么频繁加班。原来,因为国家的净网行动,他工作的线上文学网站要求他们编辑部几乎时时待命,不仅要加大作者每天上传稿件的审核力度,而且在保证审核质量的前提下,要求做到今日稿件、今日审核、今日发布。
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。
前言 自然语言处理(4)之中文文本挖掘流程详解(小白入门必读) 干货 | 自然语言处理(3)之词频-逆文本词频(TF-IDF)详解 干货 | 自然语言处理(2)之浅谈向量化与Hash-Trick 干货 | 自然语言处理(1)之聊一聊分词原理 干货 | 自然语言处理入门资料推荐 原文链接:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6756534.html 在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘(English text mi
本文是一篇关于工程学的内容,讲述的是当前较先进的技术——拼写校对程序。这项技术的用处就是让低级工程师使用起来得心应手。 许多年前,我根据Peter Norvig精彩教程(http://norvig.com/spell-correct.html)的指导独自编写了第一个拼写检查程序(spelling corrector)——该程序利用21行Python代码编写而成。 最初的程序很烂。 因此,我试着改进最初的程序。我为它增添了相似双音位语音识别功能、unicode支持功能、多词表达(multi-word exp
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!
前端代码审查清单是一个保证前端代码质量的审查清单。当我们在开发写代码的时候,总会各种各样的问题,自测的时候由于太熟悉自己的代码逻辑往往测试不够充分,无法发现问题。
在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
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。
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。
本文则针对中文拼写纠错进行一个简要的概述,主要分享基于n-gram语言模型和困惑集来做中文拼写纠错的方法。
在软件行业,您可能经常会听到术语“代码审查”。但是,代码审查的概念经常被误解。人们通常认为它在软件开发生命周期中被忽视执行测试应足以满足验证过程。因此,他们倾向于对代码审查过程视而不见。但是,忽略代码审查过程可能会反弹并产生重大后果。我们也有一个误解,认为代码审查过程是开发团队的责任。它不是!代码审查是一个过程,不仅应包括开发人员,还应包括质量保证人员和产品经理。本文是我的尝试,旨在帮助您意识到代码审查的重要性以及您应该如何参加质量检查。
【AI科技大本营导读】与大多数开发者的想象不同,Google只有一个代码仓库——全公司使用不同语言编写的超过10亿文件,近百TB源代码都存放在自行开发的版本管理系统Piper中,只当项目开源且需要外部协作时,才会使用业界流行的Git。本文虽然发表于2016年,但是详细解读了Google采用这一方案背后的原因与经验,直到今天仍然有很大的借鉴意义,值得一读。
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。
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16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、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、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。
版本控制工具的核心是以简单的方式工作。它跟踪所做的协作更改,并确保每个协作者都知道并可以访问项目的最新版本。由于不同的项目各不相同,VCS工具也有各种产品。此外,该行业的最新趋势也在改变其部署方式。在这篇文章中,我们整理了20个最佳版本控制系统。
原文链接:https://www.freecodecamp.org/news/how-code-reviews-work-at-microsoft-4ebdea0cd0c0/
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。
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