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上周,月之暗面(Moonshot AI)公司宣布旗下对话式 AI 助理产品 Kimi 应用现已支持 200 万字无损上下文输入。去年 10 月发布时,Kimi 仅支持 20 万字的无损上下文输入长度。而在此前,GPT-4Turbo-128k 公布的数字约 10 万汉字,百川智能发布的 Baichuan2-192K 能够处理约 35 万个汉字。
在AI工具方面,您提到的这些选项都是各自领域内非常出色和受欢迎的工具。以下是对这些工具的简要介绍和推荐:
随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别的语音搜索。
这个五一假期,你用上数字人民币红包了吗?还在试点中的数字人民币已然强势来袭,不但落地北京、上海、深圳、成都、长沙、海南等十几个城市,除了线下支付,还对接了美团、京东、滴滴和 B 站等十几个第三方平台。
最近,一个名为 ChatTTS 的文本转语音项目突然火了起来,吸引了大家的广泛关注。
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。
正则表达式(Regular Expression),通常简称为“正则”或“Regex”,是一种用于描述字符串模式的表达式。它是由字符和运算符组成的文本模式,用于匹配、查找或替换文本中的字符序列。
《2018人工智能产业创新评估白皮书》由中国人工智能学会、国家工信安全中心、华夏幸福产业研究院、思保环球合作,历时半年完成。
在人工智能的辞典中,每一页都充满了创新和超越。一个新的名字在AI界引发了轰动——Claude 3,被誉为超越GPT-4的全新里程碑。
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!
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。
本文介绍由华东理工大学药学院上海市新药设计重点实验室/华东师范大学人工智能新药创智中心李洪林/张凯团队在Briefings in Bioinformatics上发表题为“Multi-Modal Chemical Information Reconstruction from Images and Texts for Exploring the Near-Drug Space”的文章。本文提出一种多模态化学信息重建系统CIRS,通过从化学专利的文本和图像中提取化学实体重建化学信息,以促进近药空间的探索和构建。
本次任务使用的SKE数据集是业界规模最大的基于schema的中文信息抽取数据集,其包含超过43万三元组数据、21万中文句子及50个已定义好的schema,表1中展示了SKE数据集中包含的50个schema及对应的例子。数据集中的句子来自百度百科和百度信息流文本。数据集划分为17万训练集,2万验证集和2万测试集。其中训练集和验证集用于训练,可供自由下载。
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。
python标准库内置了大量的函数和类,是python解释器里的核心功能之一。该标准库在python安装时候就已经存在。
【导读】FastText是Facebook人工智能研究实验室(FAIR)开源的一个文本处理库,他是一个专门用于文本分类和外文本表示的库,致力于提高文本表示和分类的效率。本文是Kirti Bakshi与
在当今数字化时代,文本数据处理已经成为各行业中不可或缺的一环。无论是社交媒体上的评论、新闻报道还是科学研究中的论文,文本数据无处不在。Python作为一门强大的编程语言,在文本处理领域有着广泛的应用。本文将深入探讨Python中文本处理的基础知识,并通过实际代码演示,带领读者从理论到实践,掌握文本处理的核心技能。
文件流是C#中用于进行文件读写操作的重要概念,它提供了一种逐字节或逐块访问文件内容的机制。文本处理则是指在读取和写入文件时,对文本数据进行解析、操作和转换的过程。在本文中,我们将深入探讨文件流的概念、种类以及使用方法,并介绍在文本处理过程中常见的操作和技巧。
文智中文语义开放平台。 腾讯搜索技术团队为需要做大数据挖掘和文本处理的研究者们提供有效的工具平台——文智中文语义开放平台。该平台能够满足研究者自然语言处理、文本处理、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义有效分析的需求,为研究者提供大数据语义分析的一站式解决方案。研究者能够基于文智平台的OpenAPI实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用,也能够通过合作定制特色的语义分析解决方案。平台框架如下: 为什么使用文智中文语义开放平台? 1.坚实的积累:十年专注的技术研究,60多个腾讯产品的成功应用经验、千级亿互
在平时的测试过程中,经常会遇到各种文本处理的问题,于是把遇到的常用的文本处理命令和方法进行了总结和整理。
信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览,以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时,将使用以下功能:
Linux 三剑客一直以来都是备受赞誉的工具集合。它们分别是:grep、sed 和awk。这三个工具,常常被形容为Linux系统中的"魔杖",因为它们提供了无与伦比的文本处理和分析能力,是每个程序员的得力助手。本文将深入探讨这三个强大的工具,展示它们如何在Linux世界中施展魔法般的力量。
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 今天的头条文章是Nature关于“论文零引用”的研究。2017年,各路AI会议颇多、论文频出,有哪些论文值得关注?它们给这个世界带来了什么样的影响?我们希望这个小栏目的存在,能让论文重新“发声”,得到更多关注。 如果你也有印象深刻的论文,本栏目欢迎你带着对论文的解读投稿,也希望更多论文作者主动联系我们。联系邮箱:zz@bigdatadigest.cn 今年8月,纽约大学教授、Facebook人工智能实验室主任Yann LeCun及其博士生Xiang Zhang在Arxiv上发表
Python正渐渐成为很多人工作中的第一辅助脚本语言,在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的。今天在这里汇总整理一套Python关于网页爬虫,文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘的兵器谱。 一、Python网页爬虫工具集 一个真实的项目,一定是从获取数据开始的。无论文本处理,机器学习和数据挖掘,都需要数据,除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外,常常需要大家自己动手爬数据,这个时候,爬虫就显得格外重要了,幸好,P
在本篇博客中,我将分享关于如何在编程过程中借助 ChatGPT 提升编程效率和问题解决能力。通过一系列详细的实际案例,我将向您展示如何向 ChatGPT 提问,以及 ChatGPT 是如何给出有针对性的解答的。
开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的。如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了“Python机器学习库”,不过总感觉缺少点什么。最近流行一个词,全栈工程师(full st
开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的。如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了“Python机器学习库”,不过总感觉缺少点什么。最近流行一个词,全栈工程师(full stack engineer),作为一个苦逼的程序媛,天然的要把自己打造成一个full stack engineer,而这个过程中,这些Python工具包给自己提供了足够的火力,所以想起了这个系列。当然,这也仅仅是抛砖引玉,希望大家能提供更多的线索,来汇总整理一套Python网页爬虫,文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘的兵器谱。
开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的。如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了“Python机器学习库”,不过总感觉缺少点什么。最近流行一个词,全栈工程师(full sta
BBEdit for Mac是Macos上一款好用的HTML文本编辑器,专门针对Web作者和软件开发人员的需求而制作,为编辑,搜索和处理文本提供了丰富的高级能功能,具有强大的智能搜索、代码折叠、FTP上传等功能,是程序开发不可缺少的代码编辑器。
一个真实的项目,一定是从获取数据开始的。无论文本处理,机器学习和数据挖掘,都需要数据,除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外,常常需要大家自己动手爬数据,这个时候,爬虫就显得格外重要了,幸好,Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架,既能爬取数据,也能获取和清洗数据,也就从这里开始了:
AI大模型技术正成为推动高质生产力发展的关键力量,在与千行百业的融合中发挥着重要作用。
北京时间5月14日凌晨,OpenAI 春季新品发布会举行,新一代旗舰生成模型 GPT-4o来了。GPT-4o 的推出代表着技术进步的一大步,集成了文本、语音和图像三种模态,使人机交互更加自然和高效。
Adobe InCopy2022是一款专业的文本编辑软件,为出版、印刷、广告等专业领域的用户提供了完美的协作工具。该软件的主要特点在于其高效的文本编辑和协作功能,可以轻松地处理复杂的出版物管理和编辑任务。
R语言在提取字符串上有着强大的能力,其中字符串可以看做为文本信息。今天需要跟大家介绍一款更为通用、更加底层的文本信息提取工具——正则表达式。
在我们的深夜、太平洋时间的上午 10 点,OpenAI 召开春季发布会,推出了一款名为 GPT-4o 的“旗舰级”生成式人工智能模型,并将在未来几周内在公司面向开发者和消费者的产品中迭代推出。该模型将向免费客户开放,这意味着任何人都可以通过 GPT 访问 OpenAI 最先进的技术。 GPT-4o 中的“o”代表“omni”,指的是 GPT-4o 的多模态。 会前,OpenAI 首席执行官(CEO)萨姆·奥特曼(Sam Altman)神秘兮兮地发了一条推文,给整个发布会奠定了基调:
腾讯轻联可以零代码连接多个应用,在实际使用中,比如我们获取城市的未来的7天天气预告数据、查询符合某个条件的表格数据等情况,我们可能在应用A中获取到的结果可能会是多条结果。
自然语言处理的目的是让机器试图理解和处理人类的文字。通常来说,人的语言是冗余的,含有歧义的,而机器是准确的,无歧义的,要让机器理解,这之间存在一个转换的问题。 通常做法的逻辑思路是,文本处理-->特征提取-->建立模型 文本处理是为了让数据干净,便于输入数学模型做处理。 文本处理的常见流程: 文本获取:下载数据集;通过爬虫程序从网上收集;通过SQL语句从数据库读取等等; 文本提取:从多种数据来源提取文本(如从网页、txt、pdf文件、OCR纸张的复印件、甚至语音识别),如用正则表达式提取文本,网页则用CS
AI技术再创新高!近日,零一万物发布了全新千亿模型Yi-Large的中文基准测评结果,总分高达74.29分,刷新了国内大模型的最佳成绩!👏
AI(Artificial Intelligence)就是人工智能,它是研究人的智能的,并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
Perl,全称为“Practical Extraction and Report Language”,是一种功能强大的编程语言,广泛应用于文本处理、系统管理、网络编程、CGI编程以及生物信息学等多个领域。其灵活性和丰富的内置功能库使得Perl成为解决复杂问题时的首选工具之一。本文旨在为初学者提供一个Perl语言入门学习的概览,包括Perl的基本语法、变量与数据类型、控制结构、函数与模块、以及如何在实践中应用Perl。
月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)推出的AI模型「Kimi」是一款前沿的智能助手,具备多项先进特性和功能:
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。
优点:压缩率比较高,而且压缩/解压速度也比较快;hadoop本身支持,在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样;有hadoop native库;大部分linux系统都自带gzip命令,使用方便。
目前在Hadoop中用得比较多的有lzo,gzip,snappy,bzip2这4种压缩格式,笔者根据实践经验介绍一下这4种压缩格式的优缺点和应用场景,以便大家在实践中根据实际情况选择不同的压缩格式。
在自然语言处理(NLP)和信息检索领域中,文本向量化是一个重要的任务。文本向量化可以将文本数据转换为数值向量,以便于计算机进行处理和分析。Gensim是一个强大的Python库,专门用于处理文本数据和实现文本向量化。 本篇文章将带你入门使用Gensim库,介绍如何在Python中对文本进行向量化,并用其实现一些基本的文本相关任务。
SnowNLP是一个Python库,用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法,具有简单易用的接口和丰富的功能。
在数字时代,社交互动成为了我们日常生活不可或缺的一部分。然而,社交焦虑或社交恐惧(社恐)却成为许多人面临的难题。为了帮助这部分人群更好地融入社交环境,聊天帮手技术应运而生。本文将介绍聊天帮手技术的开发过程,探讨其在社恐人群中的应用价值,并展望其未来的发展前景。
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