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自然语言处理算法

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自然语言处理

自然语言处理

开箱即用的 NLP 能力,满足各种文本智能需求
  • 自然语言处理

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  • 大数据处理套件

    腾讯大数据处理套件(TBDS)是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务,来构建您的大数据应用服务……
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  • 视频处理

    视频处理(MPS)是针对海量多媒体数据,提供的云端转码和音视频处理服务。您可以按需将云存储中的视频文件转码,满足您在各类平台将视频文件转为不同码率和分辨率的需求。此外,智能视频处理还提供了叠加水印、视频截图、智能封面、智能编辑等服务。
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  • 广告
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    腾讯极客挑战赛-寻找地表最强极客

    报名比赛即有奖,万元礼品和奖金,等你来赢!

  • 视频处理

    文件名变量,主动发起转码,参数模板,工作流,事件通知简介,视频上传,回调相关问题,转码相关问题,服务等级协议,简介,API 概览,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,更新历史,发起视频处理删除雪碧图模板,删除转动图模板,创建水印模板,创建转码模板,创建指定时间点截图模板,创建采样截图模板,创建雪碧图模板,创建转动图模板,获取任务列表,查询任务详情,数据结构,错误码,词汇表,对直播流发起处理,解析事件通知,解析直播流处理结果,修改内容智能识别模板,获取内容智能识别模板列表,获取内容识别模板列表,删除内容智能识别模板,删除内容识别模板,创建内容智能识别模板,修改关键词样本,修改素材样本,获取关键词样本列表,发起视频处理,启用工作流,禁用工作流,获取工作流列表,删除工作流,创建工作流,参数模板相关接口,重设工作流,修改水印模板,修改转码模板,修改指定时间点截图模板,修改采样截图模板,修改雪碧图模板,修改转动图模板,解析事件通知,解析直播流处理结果,工作流管理相关接口,修改内容智能识别模板,获取内容智能识别模板列表,获取内容识别模板列表,删除内容智能识别模板,删除内容识别模板,创建内容智能识别模板,AI 样本管理相关接口
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  • 图片处理

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  • 腾讯云释义

    Tencent Explanation)是一款针对图片/文档中的文本进行内容解析的便捷工具,支持标注后训练业务专属模型,提供文件上传到解析结果输出的端到端服务;集成了OCR/文本分类/实体抽取/情感识别等多项NLP能力,并具备简单的模型自训练功能,是你在日常处理文档工作中可靠的AI辅助工具。
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  • 敏感数据处理

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  • 图片处理

    图片处理(IP)是由腾讯云数据万象提供的功能丰富、低成本、高可靠的图片处理服务。图片处理支持灵活的图像编辑,并且提供 Guetzli 压缩、TPG 转码等图片瘦身解决方案,图片或文字水印、独有盲水印等版权保护解决方案,满足多种业务场景下的图片需求。
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  • 【总结】NLP深度学习算法与文本标注工具

    自然语言处理本身是为了让计算机能够处理、理解以及运用人类语言,从而达到人与计算机之间的有效通讯,为了研究信息检索、情感分析、文本分类、智能问答、摘要提取、文本挖掘,舆情分析、知识图谱等方面的问题,解决在词态知识图谱:知识图谱技术既涉及自然语言处理中的各项技术,在资源内容的表示上可以使用从浅层的文本向量表示、到句法和语义结构表示,从自然语言处理技术上会使用到分词和词性标注、命名实体识别、句法语义结构分析、指代分析等从几大领域中不难从中看出NLP是围绕着四个模块展开的:分类、序列标注、文本匹配、文本生成。NLP分类聚类:NLP分类的算法总结:深度学习文本分类:基于深度学习的文本分类方法,显然模型的结构和模型的参数将会对分类效果起到至关作用。复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组:只找到一个百度云链接,未下 剩下的算法模型和数据集会在二的时候整理,说一下NLP文本标注工具吧NLP的前期处理,特别是实体标注的前期处理,固然是有相关的训练包做为支持
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  • 自然语言处理

    算法参数分隔符:用于分隔句子和标签的分隔符。词向量维度:网络中词向量的维度。LSTM 维度:网络中句子的向量表示的维度。批处理大小:即训练的 batch_size。算法参数批处理大小:即算法 batch_size。学习率:即算法的 learning_rate。训练次数:即将训练数据训练的 epoch 数。词向量维度:即每个词语向量表示的维度。批处理大小:即训练的 batch_size。负采样个数:skip-gram 算法中的负样本个数。 实例生成使用数据节点上传数据,数据格式请参见【输入参数】部分。算法参数最大句子长度:BERT 要求固定的输入长度,因此不足这一长度的句子将被补齐,超过的将被截断。标签分隔符:用于分割句子和标签的分隔符。批处理大小:即训练的 batch_size。算法参数蒸馏训练次数:蒸馏过程遍历蒸馏数据的次数。学习率:即 learning_rate。批处理大小:即训练的 batch_size。标签分隔符:一行中分隔句子和标签的分隔符。
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  • NLP 算法工程师相关的面试题

    【导读】本项目记录了面试NLP算法工程师常会遇到的问题,作者songyingxin。1.计算机基础理论知识这部分内容一般不怎么考,因此,没有把重心放在上面,至少现在几乎没有遇到问这方面的, 有意思的是,投了阿里某部的NLP算法,居然来了个不懂NLP的来面,全程真的瞎聊,全是开发。4.统计自然语言处理这部分前期的笔记做的不多,因此还没怎么开始。7. 深度学习自然语言处理这部分算是核心的知识了,这部分还需要逐渐完善,时间有点紧啊。文本数据预处理各大任务的评价指标改进 NLP 模型的一些思路7.1 词向量三部曲词向量 - Word2Vec词向量 - Glove词向量 - FastText7.2 预训练语言模型预训练语言模型 - BERT源码阅读这部分主要推荐一些自己阅读过的一些源码,有些源码是 NLP 相关, 有些是深度学习相关的,部分源码我个人有做注释,会相应的列出来。
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  • 敏感数据处理

    敏感数据处理(Data Mask,DMask)是一款敏感数据脱敏与水印标记工具,可为数据系统中的敏感信息进行脱敏处理并在泄漏时提供追溯依据,为企业核心数据提供有效的安全保护措施。
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  • 第13天:NLP补充——RNN算法

    我们之所以给大家补充RNN,是因为RNN在自然语言处理这一块应用的特别广泛,尤其是其中的LSTM更是在自然语言处理中的文本分类用的较为多,因此,大家最好将其熟练掌握。keras.callbacks import ModelCheckpointfrom keras.utils import np_utils2、接下来,我们把文本读入raw_text = open(rF:南昌大学自然语言处理学习自然语言处理资料课件资料numpy as npfrom sklearn.metrics import roc_auc_scorefrom datetime import datedata = pd.read_csv(rF:南昌大学自然语言处理学习自然语言处理资料课件资料4、训练NLP模型   有了这些干净的数据集,我们可以做我们的NLP模型了。这一部分在自然语言处理中是非常重要的,希望大家掌握好这一算法。最后我们一起努力进步,在追梦的道路上不断前进。
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  • 大数据处理套件

    产品概述,产品优势,应用场景,词汇表,购买指南,常见问题,产品概述,产品简介,产品优势,应用场景,词汇表,购买指南,常见问题
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  • 【资源】NLP 算法工程师相关的面试题

    作者 | songyingxinhttps:github.comsongyingxinNLPer-Interview本项目记录了面试NLP算法工程师常会遇到的问题。1.计算机基础理论知识这部分内容一般不怎么考,因此,没有把重心放在上面,至少现在几乎没有遇到问这方面的, 有意思的是,投了阿里某部的NLP算法,居然来了个不懂NLP的来面,全程真的瞎聊,全是开发。4.统计自然语言处理这部分前期的笔记做的不多,因此还没怎么开始。7. 深度学习自然语言处理这部分算是核心的知识了,这部分还需要逐渐完善,时间有点紧啊。文本数据预处理各大任务的评价指标改进 NLP 模型的一些思路7.1 词向量三部曲词向量 - Word2Vec词向量 - Glove词向量 - FastText7.2 预训练语言模型预训练语言模型 - BERT源码阅读这部分主要推荐一些自己阅读过的一些源码,有些源码是 NLP 相关, 有些是深度学习相关的,部分源码我个人有做注释,会相应的列出来。
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  • 智能钛机器学习平台

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  • 图计算服务

    图计算服务(Graph Compute Service, GCS)基于腾讯在超大规模社交网络图数据计算的经验积累,为用户提供海量图数据的分析能力,支持对接多种主流文件系统和图存储服务、常用图分析算法的离线计算和大规模的图表示学习
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  • 机器翻译

    腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。
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  • 【NLP Subword】三大算法原理:BPE、WordPiece、ULM

    编辑:夕小瑶的卖萌屋正文作者:Luke正文来源:https:zhuanlan.zhihu.comp86965595前言Subword算法如今已经成为了一个重要的NLP模型性能提升方法。自从2018年BERT横空出世横扫NLP界各大排行榜之后,各路预训练语言模型如同雨后春笋般涌现,其中Subword算法在其中已经成为标配。且与传统空格分隔tokenization技术的对比有很大的优势~~传统词表示方法无法很好的处理未知或罕见的词汇(OOV问题)传统词tokenization方法不利于模型学习词缀之前的关系E.g.en.wikipedia.orgwikiByte_pair_encoding https:leimao.github.ioblogByte-Pair-Encoding https:medium.com@makcedwardhow-subword-helps-on-your-nlp-model-83dd1b836f46 Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword
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