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基于自然下的流失用户预警

在电商运营过程中,会有大量的用户反馈留,包括吐槽的差评,商品不满的地方等等,在用户运营生态中,这部分用户是最有可能流失也是最影响nps的人群,通过对其评价的义分析,每日找出潜在的流失人群进行包括电话回访 根据实际的业务营销效果,在模型上线后,abtest检验下模型用户人群进行营销后的流失率比随意营销下降9.2%,效果显著。 当前文本文义存在一些问题:(1)准确率而,很多线上数据对特征分解的过程比较粗糙,很多直接基于df或者idf结果进行排序,在算法设计过程中,也是直接套用模型,只是工程上的实现,缺乏统计意义上的分析; 首先,我们来看下,整个算法设计的思路:1、通过hive将近期的用户评价hadoop文件下载为若干个text文件 2、通过R将若干个text整合读取为一个R内的dataframe 3、利用R里面的正则函数将文本中的异常符号 nerual network对结果进行重估 (原本我以为这样去做会导致很严重的过拟合,但是在实际操作之后发现,过拟合并不是很严重,至于原因我也不算很清楚,后续抽空可以研究一下)下面,我们来剖析文本分类的每一步

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Sensory TrulyNatural - 设备端的高度可定制自然

with NLUSensory的TrulyNatural是业内领先的小尺寸(small-footprint),尺寸和功能可扩展(scalable in size and features)的边缘侧自然技术 并不是所有的应用都依赖于基于云端的高性能技术,更多的是倾向于应用云端和边缘侧相融合的分布式(distributed)系统以获得最优性能。 Sensory是使用嵌入式基于神经网络技术的技术的开创者,并且已经成为小尺寸,小算力算法的行业领导者。 快速嵌入式,小算力,零网络延时,快速反应 高精度 按应用领域定制,性能超过云端通用 自然完全自然交互,无需记忆预设命令 灵活同时支持简单短和基于统计分析(statistical language 最优化 针对特定硬件平台优化 抗噪声 音模型针对特定噪声环境和信道环境优化,抗噪音干扰??Sensory针对特定应用领域的自然交互系统其性能和用户体验,远远好于通用云端自然

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    应用:基于自然下的流失用户预警

    更新内容参见:基于自然下的流失用户预警 在电商运营过程中,会有大量的用户反馈留,包括吐槽的差评,商品不满的地方等等,在用户运营生态中,这部分用户是最有可能流失也是最影响nps的人群,通过对其评价的义分析 根据实际的业务营销效果,在模型上线后,abtest检验下模型用户人群进行营销后的流失率比随意营销下降9.2%,效果显著。 当前文本文义存在一些问题: (1)准确率而,很多线上数据对特征分解的过程比较粗糙,很多直接基于df或者idf结果进行排序,在算法设计过程中,也是直接套用模型,只是工程上的实现,缺乏统计意义上的分析 首先,我们来看下,整个算法设计的思路:1.通过hive将近期的用户评价hadoop文件下载为若干个text文件2.通过R将若干个text整合读取为一个R内的dataframe3.利用R里面的正则函数将文本中的异常符号 最后用nerual network对结果进行重估(原本我以为这样去做会导致很严重的过拟合,但是在实际操作之后发现,过拟合并不是很严重,至于原因我也不算很清楚,后续抽空可以研究一下)下面,我们来剖析文本分类的每一步

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    Snips发布嵌入式车载音SDK:支持英、法、德

    法国初创企业Snips利用车载嵌入式音助手展示其新技术——音助手软件开发套件(software developer kit,SDK)。 此外,Snips还采用了音指令,可保护用户隐私。?在技术演示中,Snips的展示车辆可为驾驶员提供预计到达时间、呼叫联系人或借助音指令驶向驾驶员指定的地方。 据称,Snips的平台新增了多种,研发人员打造的Snip音助手可“听懂”英、法及德三种。将音技术应用到的车辆中的公司并非只有Snips这一家。 据称,这两家车企还计划与韩国本土及国外的多家公司合作,将、人工智能型数字助手嵌入到其车辆中,这类音助手可座舱驾驶内的自然(natural language)。

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    发刊词:使用神经网络玩转图像和自然

    只要你有两三年左右与人工智能相关的从业经验,那么很多年薪高达四五十万的技术职位虚位以待,人工智能技术不仅仅在信息行业如火如荼的燃烧着,更可怕的是,它把触角深入到几乎是每一个经济细分领域,例如零售,房地产,快递,物流,供应链等,专家吴军甚至预 作为IT从业者或想进入IT业发展的人,你是想当时代趋势碾压的破产工匠,还是登上时代列车,顺势而为,利用人工智能所带来的技术红利实现自身飞跃,答案不自明,为了与大家共同投身于人工智能的洪流,我开启了这门利用深度学习和神经网路实现计算机视觉和智能义分析的实战课程 ,我将用一行行代码告诉你如何打造出能从图片中把人物或指定目标出来的智能系统,以及创建一个像人一样能对文章做阅读理解及写作的智能系统。 课程目录:1, 深度学习的基本概念2,理解神经网络的基本数学模块3,快速构建一个手写数字系统4,机器学习的本质思考5,利用深度学习开发计算机视觉系统6,利用深度学习构建义分析系统

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    TensorFlow从1到2(五)图片内容和自然

    在《从锅炉工到AI专家(8)》文中,我们演示了一个使用vgg19神经网络图片内容的例子。那段代码并不难,但是使用TensorFlow 1.x的API构建vgg19这种复杂的神经网络可说费劲不小。 使用这种方式,在图片中,换用其他网络模型非常轻松,只需要替换程序中的三条句,比如我们将模型换为resnet50:模型引入,由:from tensorflow.keras.applications 但这种久经考验的成熟网络,正确性没有问题:$ .pic-recognize.py -i picsbigcat.jpeg 自然类似这样的功能集成、数据预处理工作在TensorFlow 2.0中增加了很多 单词数字化的相关知,我们后面一篇也会介绍。本例中,我们来看一个TensorFlow 2.0教程中的例子,自然。 程序使用IMDB影片点评样本集作为训练数据。 注意这三条影评都是我们即兴随意写出的,并非样本库中的数据,是真正的“自然”。(待续...)

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    情绪(CS SD)

    原文题目:Emotion Recognition from Speech在本文中,我们基于情绪系统对各种演讲方法进行了广泛的比较。 在14级(2种性×7种情绪)分类项目中任务中,使用对数-梅尔光谱仪功能的4层2维CNN的准确率达到。我们还观察到,在情感中音频特性的选择对结果的影响远远大于模型的复杂性。

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    王尔玉:的技术发展与趋势

    ,我们从技术上看,分了几个模块,开始是特征提取,然后是声学模型,字典和模型,最后是解码技术。特征提取是把音信号变成适合的特征,把连续的音信号变成一个离散的信号序列。 字典是通过查表的方式,把音素序列变成某一个词,然后再通过模型中多个词前后的搭配关系,把词序列变成完整的一句话。技术就是围绕这几个环节来的。技术简史技术发展基本上经历了几个阶段。 2009年之后,DNN被成功的引入领域,这带来了系统性能的极大提高,此后CNN,LSTM等技术陆续被引入,声学模型和模型都可以使用深度学习技术来建模。 在建模层面,我们拥有在线LM重估、RNN LM、时效更新、反馈纠错等技术。1545277736124.png我们近场,大概的性能,在输入场景下,率平均是97%。 王尔玉:的技术发展与趋势.pdf

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    模型和拼音字典文件制作

    准备中文文件创建一个文本文件 my.txt,内容如下:测试直走左转右转后退开火靠喽生成音模型文件和字典文件访问 http:www.speech.cs.cmu.edutoolslmtool-new.html

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    自然处理:日期

    本文链接:https:blog.csdn.netchengyuqiangarticledetails102746828 #日期# 模块:所谓模块就是一个.py文件,用来存放变量,方法的文件# 包(package ): 包是更大的组织单位,用来组织区管理多个模块文件# import 模块 # import 包..模块# import 导入 最后一个必须是模块,而不能以包结尾# from 包. import 模块

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    百度ICML论文:如何用一种算法同时解决中英两种需求

    简介几十年来手工设计领域积累的知已经进入最先进的自动(ASR)等的管道。一个简单但有效的替代解决方案是训练出端对端音自动模式,使用深度学习的方法用一个模型来代替大多数模式。 发现我们最好的普通话音系统录制简短的音查询类的论比一个典型的中国人做的还好。在本文的其余部分如下。我们在开始的部分复习有关深度学习内容,端到端和在第二部分提到的可扩展性。. 3.6 普通话适应为把传统的管道转向另一个通常需要一定数量的重要指定开发。例如,经常需要手工设计的发音模型。我们可能还需要明确特定的发音特征,如普通话中的声调。 由于该方法是高度通用的,我们已经发现,它可以迅速地应用于新的。为两个非常不同的,创建高性能机器,英和普通话,并且不要求关于该的专业知。 总体而,我们相信我们的结果确定和例证端到端的深度学习方法用于的价值。我们相信,这些技术将会继续扩展。

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    自然处理-错字(基于Python)kenlm、pycorrector

    ,如想象难以-难以想象当然,针对不同业务场景,这些问题并不一定全部存在,比如输入法中需要处理前四种,搜索引擎需要处理所有类型,后文本纠错只需要处理前两种, 其中’形似字错误’主要针对五笔或者笔画手写输入等 简单总结了一下中文字错误类型: 字: 感帽,随然,传然,呕土 人名,地名错误:哈蜜(正:哈密) 拼音错误:咳数(ke shu)—> ke sou, 知性错误:广州黄浦(埔) 用户发音、方纠错:我系东北滴黑社会 pycorrector依据模型检测错字位置,通过拼音音似特征、笔画五笔编辑距离特征及模型困惑度特征纠正错字。安装pip install pycorrector 结果报错 ? 后面这三点比较关键: 项目中使用了基于n-gram模型,使用kenLM训练得到的,DNN LM和n-gram LM各有优缺点,这里卖个关子,感兴趣的可以思考一下二者区。 另外,基于字的模型,误判率会较高;基于词的模型,误判率会低一些(符合我个人的判断,在我的实验里情况也确实如此)。 训练模型的料中并不clean,包含了很多错字,这会提高误判率。

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    GitHub开源:支持100多种的OCR文字

    之前为给位朋友分享过:GitHub开源:17M超轻量级中文OCR模型、支持NCNN推理,该项目仅仅支持中文OCR,本篇博文将分享支持100多种的OCR文字项目:Tesseract OCR。 Tesseract是一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition , 光学字符)引擎。 Tesseract 支持 unicode(UTF-8),可以“开箱即用” 100多种。Tesseract 架构如下所示:? 使用Tesseract项目中文,效果如下所示:? 使用Tesseract项目英文,效果如下所示:? 项目地址请参见:Tesseract OCR

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    实现混合的自动:乌克兰和俄的“混合体”Surzhyk

    Towards an automatic recognition of mixed languages: The Ukrainian-Russian hybrid language Surzhyk摘要: 干扰在当今的多种社会中很常见 ,越来越多的在充满联系的社会中不断碰撞和接触,干扰是全球性带来的最终结果之一,导致了混合的产生。 这些,加上对他们官方权力的怀疑,使得计算学领域出现了自动和待进一步阐述的问题。 在这篇文章中,我们提出了一个首次尝试,以确定乌克兰和俄的混合Surzhyk的成分,通过采用程序设计R建立的基于实例的规则,我们展开了以下研究:1)分析Del Gaudio(2010)在乌克兰首都基辅地区注册的 Surzhyk的口样本,并创建书面料库;2) 制定有关Surzhyk模式及其实施的特定规则;3)测试代码并分析其有效性。

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    【R】基础知 | 再只会用vlookup了,合并表格它更简单!!

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    Google发布云端文字转音SDK:支持12种,32种声音

    Google的文字转音(Text-To-Speech)功能原本使用在Google助理或是GoogleMap等服务上,现在Google推出云端文字转音服务,开发者也可以在自己的应用程序上添加音功能了 开发者现在可以将云端文字转音服务用在音回应系统,像是呼叫中心(IVRs),也能在电视、汽车或是机器人等物联网装置,建置音回应功能,或是在以文字为主的媒体上,将文章与书转成音讯。 Google云端文字转音使用了DeepMind所创建的声音生成模型WaveNet,这个高传真的人声合成技术,可以让电脑合成的音更自然。 Google表示,比起市面上的电脑音,人们对WaveNet所合成的音有更高的接受度。 而在音测试中,WaveNet合成的新美国英音,平均得分4.1,比起标准声音好20%,也与真实人类音差距减少70%云端文字转音功能现在支援32种声音12种,开发者可以客制化音调、速以及音量增益

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    VBAVB6VB.NET 采用金山词霸在线翻译函数(自动种类)

    CreateObject(MSScriptControl.ScriptControl) 创建js对象 JS.allowui = True 使UI可见 JS.Language = JavaScript 类型这里采用

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    Alexa利用自然理解系统对话中与问题不相关的部分

    为了适当地回应所说的内容,从天气到附近的餐馆或运输中的包裹,它们需要知道正在处理的主题是否超出了知范围。 亚马逊的研究人员使用自然理解(NLU)系统解决了这个问题,该系统同时域内(已知)和域外(未知)主题。结果将于9月初在印度海得拉巴举行的Interspeech会议上公布。 如果自然理解(NLU)系统试图将域分配给域外话,结果可能是无意义的响应。” 该团队首先汇编了两个包含话(即音命令)的数据集:一个覆盖21个不同的域,另一个从1500个常用的Alexa技能中采样。 它学会了整个输入的摘要。平均而,研究人员的系统将给定目标的分类准确度提高了6%。当他们在21域数据集上训练系统时,他们明显取得了更好的结果:与现有系统的83.7%相比,准确率达到90.4%。

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    C# 图片(支持21种

    图片的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号。 图片的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量注册的目的,但我觉得它最吸引我的地方是可以让一些书写的东西,自动成电脑上的文字,比如说手拟的合同,修改过的书面论文或者是文档, 本文介绍两种比较主流和成熟的方式:方式一、Asprise-OCR实现。方式二、Microsoft Office Document Imaging(Office 2007) 组件实现。 MODI.Image image;MODI.Layout layout;doc.OCR(MODI.MiLANGUAGES.miLANG_CHINESE_SIMPLIFIED, true, true);   简体中文

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    如何不同的编程(上)

    等等,这些里面还没有算上很多程序员在大学学龙书(《编译原理》)时创造的各种奇怪的。还有,我打算在未来写的一门叫xo的。? 然而和这一个世界类似的,不是很有人都会使用使用的。 汉是这个世界上使用人数最多的,英是这个世界上最流行的。同样的,Java是这个世界上使用人数最多的(依据Tiobe统计的结果),JavaScript是这个世界上最流行的编程。 要知道小时候我学编程的时候,可只有:机器、汇编、高级、系统这几种概念。但是这种分类一点都无助于我们来对编程进行分类。 这里我们就不考虑汇编这一类的低级,直接从高级下手,可以将程序简单的分为两类:解释型编译型简单的让我们来了解一下这两类的编程:编译型,顾名思义就是编译一下再运行的。 人生苦短,我用Python那个装着“人生苦短,我用Python”衣服的大叔就是写了Python的大叔:? 这么的最大特是,格式固定,你不能写出下面的这种代码:?

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      声纹识别(VPR)作为生物识别的一种,是根据说话人的声波特性进行身份辨识的服务。身份辨识与口音无关,与语言无关,可以用于说话人辨认和说话人确认,广泛应用于金融安全、智能家居、智慧建筑等领域。

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