像素级别的文本检测方法通常借鉴物体语义分割和实例分割的思想，利用全卷积神经网络(fully convolution network，FCN)(Long 等人，2015)对图像中的每个像素点进行文本和非文本分类，从而得到文本区域掩码图(Mask)。然后通过一些像素聚合的后处理方式将属于同一文本的文本像素点聚合在一起得到最后的文本实例边界框。
随着深度学习的快速发展，图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展，这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法，逐渐成为了主流。图1 列举了文本检测方法近几年来的发展历程。
现在终于可以开始介绍Swing用户界面组件了。首先，介绍具有用户输入和编辑文本功能的组件。文本域（JTextField）组件和文本区（JTextArea）组件用于获取文本输入。文本域只能接收单行文本输入而文本区可以接收多行文本输入。
目前的主流算法也可以分成单阶段和两阶段两大类两阶段的方法都是基于目标检测和实例分割中常用的算法Faster R-CNN 和Mask R-CNN。Li 等人(2017a)提出了第1个基于深度学习的端到端自然场景文本检测和识别算法，该方法基于Faster R-CNN 进行检测，将通过RoI-Pooling 提取的共享特征送入基于注意力机制(Attention)的识别器进行文本识别，但该方法只能检测识别水平方向的文本。Lyu 等人(2018b) 基于Mask R-CNN 提出了MaskTextSpotter，该方法在RoI-Align 之后额外增加了一个单字实例分割的分支，对文本的识别也是依赖于该分支的单字符分类。
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
在过去的数年中，腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域，团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统，持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上，借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段，可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解，从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析
我今天主要介绍一下文本生成，尤其是可控文本生成目前的几个重要研究进展，包括文本生成基本方法与应用、文本生成中的可控方法研究、文本生成中如何融入知识和常识，长文本生成方法以及文本生成中的解码方法。在此之后，我会介绍一下澜舟科技在文本生成方面的最新项目。
选自arXiv 作者：Pengyuan Lyu等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 在计算机视觉的应用场景里，对图像中的文本进行准确识别是重要而相对困难的任务。来自华中科技大学的研究者们近日提出了一种全新的多项文本检测方法，大幅提高了机器学习的识别准确度。该研究已被即将于 6 月 18 日在美国盐湖城举行的 CVPR 2018 大会接收。 简介 最近，由于现实世界应用（如产品搜索 [4]，图像检索 [19]，以及自动驾驶）需求的增长，从自然场景图像中提取文本信息的研究正变得越来越流行
可控文本生成技术（Controllable Text Generation）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向，它旨在生成能够满足特定约束和要求的自然语言文本。今天给大家分享这篇文章是由人大，南开和上海算法创新研究院联合提出了一种基于动态属性图的大模型可控文本生成架构（DATG）。
介绍了一种基于旋转的新颖网络框架，用于自然场景图像中面向任意方向的文本检测。论文的主要思想为旋转区域提案网络（RRPN），该网络旨在生成带有文本方向角度信息的倾斜proposal，并将角度信息用于边界框回归，以使proposal在方向方面更准确地适合文本区域。除此之外，还提出了旋转兴趣区域（RRoI）池化层，以将任意方向的proposal投影到feature map上供分类器进行分类。与以前的文本检测系统相比，基于region proposal的体系结构确保了面向任意方向的文本检测的计算效率。
在本文中，作者提出了VideoCLIP，这是一种不需要下游任务的任何标签，用于预训练零样本视频和文本理解模型的对比学习方法。VideoCLIP通过对比时间重叠的正视频文本对 和最近邻检索的负样本对 ，训练视频和文本的Transformer。
文本分类是一种基于自然语言处理技术，对给定的文本进行分类的方法。具体而言，文本分类将一篇文本分配到一个或多个预定义的类别中，这些类别通常是事先定义好的，例如新闻、评论、垃圾邮件、商品分类等。 文本分类在实际应用中有着广泛的应用，例如在舆情监控、垃圾邮件过滤、新闻分类、商品分类、情感分析等领域。通过对海量文本数据进行分类，可以帮助用户快速准确地获得所需信息，从而提高效率。此外，文本分类还可以帮助企业识别消费者的意见和情感倾向，为其提供更好的产品和服务，增强市场竞争力。
本文介绍的是ICML2020论文《Description Based Text Classification with Reinforcement Learning》，论文作者来自香侬科技。
你从初次实验中学到了什么呢？为了提高可扩展性，需提高程序的模块化程度（将功能放在独立的组件中）。要提高模块化程度，方法之一是采用面向对象设计。你需要找出一些抽象，让程序在变得复杂时也易于管理。下面先来列举一些潜在的组件。
本文分享 CVPR 2022 论文『X-Pool: Cross-Modal Language-Video Attention for Text-Video Retrieval』，多伦多大学提出基于文本的视频聚合方式，《X-Pool》，在视频文本检索上达到SOTA性能！
ABCNet（Adaptive Bezier Curve Network）是一个端到端的可训练框架，用于识别任意形状的场景文本。直观的pipeline如图所示。采用了单点无锚卷积神经网络作为检测框架。移除锚定箱可以简化我们任务的检测。该算法在检测头输出特征图上进行密集预测，检测头由4个步长为1、填充为1、3×3核的叠层卷积层构成。
在iOS或Android等移动端开发过程中，经常遇到很多需要我们输入信息的情况，例如登录时要输入账号密码、查询时要输入查询信息、注册或申请时需要填写一些信息等都是通过我们键盘来进行输入的，在iOS开发过程中，一般用于进行输入信息的有两类：UITextField和UITextView，前者是单行输入文本框，后者是可滑动的多行输入文本框，在这整个开发过程中，我们需要控制键盘的弹出和收起、在输入结束的时候获取输入的信息，此外，我们还需要保证在键盘弹起的时候不遮挡我们输入的文本框。今天，我们就主要来说一下文本框
文本分类是自然语言处理中最基本而且非常有必要的任务，大部分自然语言处理任务都可以看作是个分类任务。近年来，深度学习所取得的前所未有的成功，使得该领域的研究在过去十年中保持激增。这些文献中已经提出了许许多多的算法模型、基准数据集一集评测指标，因此需要一个对这个领域进行全面而且跟进趋势的调查。这里我们介绍基于机器学习和深度学习的文本分类，主要内容来自北航、伊利诺伊大学等学者联合发表论文 A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning。
文本端到端识别是一项从图像或视频序列中提取文本信息的任务，虽然取得了一些进展，但跨领域文本端到端识别仍然是一个难题，面临着图像到图像和图像到视频泛化等跨域自适应的挑战。
文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后，详细讨论这些类别中的每一个类别，涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较，确定了各种评估指标的优缺点。最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。
jQuery append() 方法在被选元素的结尾插入内容（仍然在该元素的内部）。
机器之心报道 演讲：周明 编辑：萝卜皮 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上，澜舟科技创始人兼 CEO、中国计算机学会 CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明发表主题演讲《基于预训练语言模型的可控文本生成研究与应用》。 在演讲中，他主要从四个部分进行了介绍：可控文本生成背景、可控文本生成研究进展、澜舟可控文本生成应用实践、总结与展望。说到可控文本生成研究进展，周明总结了三个技术要点：可控文本生成神经网络模型、可控文本生成模型训练与解码、改进生成文本的事实正确性。此外，周明还介绍了澜舟可控文本生成平
动动嘴皮子就能把图改好是甲方和乙方的共同愿望，但通常只有乙方才知道其中的酸楚。如今，AI 却向这个高难度问题发起了挑战。
机器之心报道 编辑：小舟 1 月 12 日，在机器之心 AI 科技年会 AIGC 技术应用论坛上，澜舟科技创始人兼 CEO、中国计算机学会 CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明发表了主题演讲《文本生成研究进展》。 以下为演讲的详细内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理。 我今天主要介绍一下文本生成，尤其是可控文本生成目前的几个重要研究进展，包括文本生成基本方法与应用、文本生成中的可控方法研究、文本生成中如何融入知识和常识，长文本生成方法以及文本生成中的解码方法。在此之后，我会介绍一下澜舟科技在文本
摘要。文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后，详细讨论这些类别中的每一个类别，涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较，确定了各种评估指标的优缺点。最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。
在自然语言处理和人工智能领域，ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）无疑是一项令人印象深刻的技术。其出色的语言生成能力使得它成为各种应用场景下的热门选择，如聊天机器人、智能助手等。其中，ChatGPT的Prompt方法是其成功的关键之一。本文将深入探讨ChatGPT的Prompt方法，揭示其原理并总结其应用。
注意：对比js，js中使用的获取属性和为属性设置的方式，jquery中使用的是方法；
文本摘要提取的主流算法主要有以下几种：基于统计的方法：这种方法使用统计模型来分析文本，然后提取关键信息。其中，最常用的方法是TF-IDF（词频-逆文档频率）算法和TextRank算法。基于机器学习的方法：这种方法使用机器学习算法来训练模型，然后使用模型来提取摘要。其中，最常用的方法是支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。基于深度学习的方法：这种方法使用深度学习算法来训练模型，然后使用模型来提取摘要。其中，最常用的方法是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。基于规则的方法：
在过去的数年中，腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域，团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统，持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上，借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段，可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解，从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析识
视觉语言预训练 (VLP) 提高了许多视觉语言任务的性能。但是，大多数现有的预训练模型仅在基于理解的任务或基于生成的任务中表现出色。此外，通过使用从web收集的嘈杂的图像-文本对来扩展数据集，在很大程度上实现了性能改进，但这是监督的次优来源。
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法，这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。
让我们看看如何在文本文件中搜索和替换文本。首先，我们创建一个文本文件，我们要在其中搜索和替换文本。将此文件设为 Haiyong.txt，内容如下：
日常工作中我们经常接触到一些文本类信息，需要从文本中解析出数据信息，然后再进行数据分析操作。
本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
01 — 搜索基本过程 对于网页搜索，传统的过程可以理解为：用户提交POST，搜索引擎返回RESPONSE。最开始的搜索过程，用户基本上是提供关键词，然后搜索引擎进行字符串匹配，给出一些含有这些关键词的候选集网页candidates，然后采用rank模型进行排序，将得分最高的网页靠前显示给用户（当然，某些给了钱做广告的网页就是例外了）。 然而，现在的用户搜索越来越口语化和知识化，搜索引擎慢慢也向QA（问答系统）进行转变，不再仅仅是字符串匹配的过程了。例如用户搜索“刘德华”的妻子这个问题，搜
选自arXiv 作者：Qiangpeng Yang等 机器之心编译 参与：乾树、李泽南 文本检测在很多应用中扮演着重要的角色，但这也是一个颇具挑战性的任务。阿里近期提出的端到端场景文本检测器 IncepText 在多个数据集的测试中实现了业内最佳水平，并已发布了开放的 OCR 产品接口。本研究的论文已被即将在 7 月于瑞典举行的 IJCAI 2018 大会接收。 场景文本检测是众多计算机视觉应用中最具挑战性的任务之一，它会应用在多语言翻译、图像检索、自动驾驶等场景中。其中，首当其冲的挑战是场景文本会包含
文本分类大致有两种方法：一种是基于训练集的文本分类方法；另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。
本文主要介绍了如何使用深度学习解决文本分类问题，通过对比多种深度学习模型，包括传统的机器学习方法、基于词嵌入的word2vec和基于神经网络的CNN和RNN，阐述了在自然语言处理领域应用深度学习方法的可行性和优势。同时，作者还分享了在实践过程中的一些感悟，包括数据的重要性、实验记录和分析以及尝试多种方法以找到最适合自己问题的解决方案。
▌导语 ---- 传统的向量空间模型（VSM）假设特征项之间相互独立，这与实际情况是不相符的，为了解决这个问题，可以采用文本的分布式表示方式(例如 word embedding形式)，通过文本的分布式表示，把文本表示成类似图像和语音的连续、稠密的数据。 这样我们就可以把深度学习方法迁移到文本分类领域了。基于词向量和卷积神经网络的文本分类方法不仅考虑了词语之间的相关性，而且还考虑了词语在文本中的相对位置，这无疑会提升在分类任务中的准确率。 经过实验，该方法在验证数据集上的F1-score值达到了0.937
一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含
https://github.com/kavgan/nlp-text-mining-working-examples/tree/master/text-pre-processing
尽管我们已经长大成人，但内心深处的孩童永远都存在。愿你在繁忙的生活中也能保持对生活中的美好事物的敏感和热爱。愿你永远保持年轻的心态，享受生活中的每一个美好瞬间。六一快乐
今天我们来讨论一下Android中监听软键盘输入的使用方式。它允许用户输入文本和执行其他操作。但是，有时候我们需要在用户输入文本时进行一些特殊的处理，比如实时验证输入内容、限制输入字符的类型等。因此，了解如何监听软键盘输入是非常重要的。
自然场景下的文字检测与识别是近年来的热点研究方向之一，也是很多计算机视觉技术实现应用时的重要步骤。相较于技术已经相对成熟的打印文档文字识别，自然场景中的文本识别仍具困难，比如文字的呈现可以有多种方向、多样的颜色和字体等，这些情况都为文字检测与识别技术在现实生活中的应用带来了挑战。
无监督的大规模视觉语言预训练在各种下游任务上显示出不错的进步。现有方法通常通过每个模态的全局特征的相似性来模拟跨模态交互，或者通过视觉和文本token的交叉/自注意力来模拟细粒度交互。然而，交叉/自注意力在训练和推理方面的效率较低。
本文分享论文『UniVL: A Unified Video and Language Pre-Training Model for Multimodal Understanding and Generation』，由西南交大&MSRA提出《UniVL》，用于多模态理解和生成的统一视频和语言预训练模型！
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
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