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源码 | MongoDB系统

言解析和验证:更复杂的元素解析,如谓词和聚合管道,由于解析规则的复杂性,在第一部分中被跳过。 我们期望在解析请求的言之前创建一个对应的ExpressionContext。 在某些情况下,这意味着找命令将转变为聚合命令来运行,因为视图是根据聚合管道定义的。 言解析和验证 在解析完命令并检授权后,就可以继续解析的各个部分了。 findAndModify 命令可以包含找和更新法。部分被委派给解析器,如果这是更新(而不是删除),它将使用与update命令相同的解析器。 注:更多内容待更新原文链接:https:github.commongodbmongoblobmastersrcmongodbqueryREADME.md者:phoenix MongoDB中文社区小组成员坐标深圳的程序猿一枚

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分享一次批量文档的开发过程

我这里用到的是自然服务,首先,需要分别创建一个应用、创建一个自然的实例;其次,需要将实例绑定到应用上。最后,就可以通过应用的应用ID、应用密钥调用自然api接口了。 创建实例的步骤:根据使用需求,选择对应服务(“自然”“文字识别OCR”“合成TTS”“识别ASR”“智能评测”“多平台编辑器”)->“创建实例”,按步骤完成实例创建。 ,一定存在translationArray结果正确时,一定存在basictext词义基本词典,词时才有webArray词义网络释义,该结果不一定存在ltext源言和目标言一定存在dicttext 词典deeplink种为支持言时,存在webdicttextwebdeeplink种为支持言时,存在tSpeakUrltext结果发地址成功一定存在,需要应用绑定合成实例才能正常播放 最后发现,有道智云在个人主页中还提供了按小时统计当日实例调用次数和字符数和按天统计历史天数内实例的调用次数和字符数,对有需求的小伙伴,还可以记录看自己接口的量、实时调用量等状态。

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    深入机器学习系列之自然言处理

    基于实例的机器本质是“以实例为基础,基于相似原理的机器”,其利用的主要知识源是预处理过的双料和词典。 面向多言的信息检索称为跨言的信息检索,如google,baidu等。早期的信息检索系统采用“布尔”的方法来进行全文检索。这种方法无疑将构造一个合适的的责任推到用户身上。 用户必须详细的规划自己的,其复杂程度不亚于编程言。这种检索方式并不提供任何的文档相关性测度,对于文档与的评价就只有“匹配“、“不匹配”两种而已。这两点问题决定了布尔不能被广泛应用。 一个好的测度应该使与用户需求最相关的那些结果,排在最前面,同时允许尽可能多的,与用户有一定关系的结果被包括进来。 识别识别(Speech Recognition):将输入计算机的信号转换成书面表示。应用:文字录入、人机通讯、等 难点:大量存在同词、近词、集外词、又等等。

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    精通八国言!用这款小程序,随时随地单词

    生活之中,越来越多的外渗透进来。你是否有一点点小好奇?这些陌生的词汇、句子究竟是什么意思?然而,又不想专门为几个单词,而下载一个词典类的 app。 那么,我们再试一下其他为汉的情况。?搜索英词汇 interest 和法词汇 bonjour ,很快得到发、中文释义以及双例句等内容。? 点击具体单词,能进一步看相关详细内容,包括标、词性、中文释义、网络或专业领域的释义以及双例句。而点击红色的喇叭图标,即可播放相应频内容。? 划到最下方,点击「看更多」,即可浏览更多关于该词汇的例句。其他的使用步骤类似,但可能部分种或部分词汇的相关资料较为少一些。4. 但是,德、葡、西、俄四的内容需要进一步的丰富,便于人们对内容加深认识。下次,遇到不懂的单词,就可以用「网易有道词典」随手了。?

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    产品动态 | 腾讯云AI 11月产品更新

    微信图片_20191205164902.png 机器  腾讯机器(Tencent Machine Translation)使用纯神经网络,从大规模双料库自动学习知识,实现从源言到目标言的自动 ;在WMT2018国际大赛中,夺得中英方向世界第一名;目前支持16个种、80+言对的。 f67a12d966f83a4b1b1e6f3169bc94e0.png 自然言处理 NLP1)新增知识图谱相关的三个接口:实体信息,实体关系,三元组。 知识图谱具有丰富的义表示能力与灵活的结构,可以有效支持百科知识及问答。 目前腾讯知识图谱数据基于千亿级中文互联网通用料与多个垂直领域的料,通过领先的自然言处理与知识图谱构建技术,对海量知识进行了组织和整理,构建了包含51个领域、超过9700万实体和近10亿三元组的超大规模中文知识图谱

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    VOICE DESIGN GUIDE 设计指南

    Design Process设计流程 一个通过思考体验的设计过程 ----Alexa 帮助人们将事情做得更快捷,更轻松,更愉快。通过将Alexa引入对话,用一种新的互动方式让您的客户感到满意。 避免重复的短。指示用户何时需要提供信息。不要以为用户知道该怎么做或将会发生什么。显然目前的选择。一般来说,一次只能提供三个以上的选择。一次一个地问信息。 One-shots(不太清楚怎么):一次性发出一次性的话,完全满足激活一个意图所需要的。 他们可以用来开始一个技能,并在一个技能内使用。 例子: 用户:我下周五将从西雅图出发去波特兰远足。 Echo Show 和 Echo Spot 弥补了屏幕上的细节体验。避免重复的体验,而是提供图形体验的附加信息。使用视觉效果来提供反馈,使用户能够更快速地完成想要做的事。 改变响应,同时确保模板上的标题精确且一致。这可以帮助正在看屏幕的用户快速了解列表中的内容。9) 简洁地安排列表选项列表比单纯的响应更长更复杂。

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    api无法在线调试

    在线调试的参数需要session Uuid和分片的序号,但是找不到预处理接口和文件分片上传接口,怎么搞啊凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数

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    出国旅游言不通?这款小程序,实时给你当 | 亲儿子 #7

    问路和实时交流当你身处异乡想要问路时,你只需要说出中文,「腾讯君」会自动将其成目标言。然后,将结果展示给外国友人即可。 接下来,外国友人也可以按住录说话,「腾讯君」会将它转换成中文展示给你,轻松方便。?如果你说错了或是录失败,上滑即可取消,跟微信一样。 充当词典和软件有的时候,「腾讯君」还可以做你的贴身小词典。在小程序的顶部直接搜索你想的单词,它会立即向你展示结果,还会提供发。? 如果你搜索的是英文,「腾讯君」将会显示出具有此意思的所有单词,并贴心地标示出正式或非正式用、俚等,还会告诉你这个词是美式英、英式英或是澳大利亚英等。 同时,它还会提供这个单词的美和英,以及用法和相关例句,简直不能更好用。?除此之外,你还可以用它来整个句子。目前,腾讯君支持中文与英、日、韩的相互,在左上角就能切换。

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    哪些小程序最多人使用?原来是这 10 个 | 6 月热榜

    腾讯君腾讯君支持中、英、日、韩多门。它不仅可以帮你单词,还能把你说的中文直接成外文,方便省力,出国必备。? 中国电信营业厅中国电信用户可以在中国电信营业厅小程序中套餐用量、历史账单,进行流量、话费的充值。? 中国联通中国联通小程序可以联通账户中的话费余额、剩余流量、剩余等信息,还能帮你充值流量包。?「中国联通」小程序使用链接 https:minapp.comminiapp3290第 4 名? 天天练口天天练口提供英跟读和测评,练习中配备外教示范发和知识点说明。它提供的口素材包括了生活、社交等多种实用场景,让你一个人也能把口练好。? 中国移动 10086+通过中国移动 10086+小程序,可以你的移动账单、花费余额、剩余流量和当前积分,充值话费、流量。?

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    「Fun Paper」见过,但你见过嘴型吗?

    首先,我们将言的多个现有模块整合在一起,构建了一个可工作的系统。 文章背景介绍 近年来NMT系统的成功不仅影响了纯文本到文本的,而且在系统中起着举足轻重的作用。但是当我们与他人交流的时候很大一部分是口头的。 通过级联识别、神经机器合成模块,当前的系统可以为给定的输入源生成后的输出。在本文进一步扩展这条研究线至视觉模块,它可以大大拓宽范围和加强现有的系统的用户体验。 现有的系统只能在的级别上这些视听内容,因此存在一些主要的限制。首先,后的声听起来与原声非常不同。 该生成器根据频输入生成人脸图像。鉴别器检生成的帧和输入的频是否同步。在训练鉴别器的同时,还提供额外的原始真实同步不同步样本,以提高鉴别器嘴型同步检能力。?

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    NLP(自然言处理)扫盲

    4.机器:把输入的源言文本通过自动获得另外一种言的文本。根据输入媒介不同,可以细分为文本、手、图形等。 机器从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法,再到今天的基于神经网络(编码-解码)的方法,逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。5.信息检索:对大规模的文档进行索引。 在的时候,对输入的表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析,然后在索引里面找匹配的候选文档,再根据一个排序机制把候选文档排序,最后输出排序得分最高的文档。 需要对自然句进行某种程度的义分析,包括实体链接、关系识别,形成逻辑表达式,然后到知识库中找可能的候选答案并通过一个排序机制找出最佳的答案。 随着深度学习在图像识别、识别领域的大放异彩,人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。再加上AlphaGo的成功,人工智能的研究和应用变得炙手可热。

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    一心二用:高性能端到端模型同时识别声

    作者 | 董倩倩编辑 | 刘冰一自动是指让机器完成从源言的信号自动生成目标言的文本的过程,其基本设想是让计算机像人类员一样充当持不同言说话人之间的角色。 ,有效缓解数据不足的局限。 那么是否可以将一种言的直接转换为另外一种言的文字呢?这就是需要解决的问题。系统在观看国外影视作品、开展远程国际会议等场合有广泛的应用。 传统的系统采用级联方式,由两个模块组成,分别是识别系统和机器系统,前者先将言识别成文本,后者再成他国文字。 通常,使用识别平行料来提高模型的性能的做法易于实现,但是如何利用机器的平行数据却并非易事。COSTT提出了一种通过外部机器平行数据来增强端到端性能的方法。

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    自然言处理(NLP)的一般处理流程!

    需要对自然句进行某种程度的义分析,包括实体链接、关系识别,形成逻辑表达式,然后到知识库中找可能的候选答案并通过一个排序机制找出最佳的答案。 在的时候,对输入的表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析,然后在索引里面找匹配的候选文档,再根据一个排序机制把候选文档排序,最后输出排序得分最高的文档。 机器:把输入的源言文本通过自动获得另外一种言的文本。机器从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法,再到今天的基于神经网络(编码-解码)的方法,逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。 1988年,IBM的彼得·布朗提出了基于统计的机器方法。 2005年,Google机器打败基于规则的Sys Tran。 领域:识别、图像识别、机器、自动驾驶、智能家居。 4. NLP任务的一般步骤下面图片看不清楚的,可以百度脑图看,点击链接?5. 我的NLP启蒙读本《数学之美》–吴军6.

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    【大数据分析必备】超全国内常用API接口汇总

    下面列举了100多个国内常用API接口,并按照 笔记、出行、词典、电商、地图、电影、即时通讯、开发者网站、快递、旅游、社交、视频、天气、团队协作、图片与图像处理、外卖、消息推送、乐、云、义识别、 词典百度 - 百度支持多种言互相,包含PHP, JS, Python, C, Java版Demo。 必应词典 - 微软API支持文字和两种类型,支持多种言互相,提供C#版本Demo。必应词典(非官方) - 支持单词和。 #非官方金山词霸 - 金山词霸支持简单的操作。 金山词霸(非官方) - 金山词霸允许进行简单的操作。 #非官方扇贝 - 扇贝提供了完整的API,允许进行用户,,添加学习记录,忘记单词,例句,笔记等方面的操作。 - 云支持进行中英互,后续会支持更多的言。有道词典 - 有道词典允许进行简单的操作。有道词典(非官方) - 允许进行简单的操作。

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    【数据】常用API接口汇总

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    训练数据也外包?这家公司“承包”了不少注释训练数据,原来是这样做的……

    到训练数据Lionbridge 利用他们的全球数据科学家、计算言学家、和注释者的专业知识,为各种用例创建机器学习训练数据。为什么公司适合数据注释? 尤其是对于自然言处理(NLP),专业的言学家是实体提取、搜索分类和其他基于言的注释项目的理想注释者。 质量等于训练数据质量吗??没必要质量相等。但是,中的质量保证过程非常类似于人工智能训练数据的质量检协议。例如,本地化项目的质量检流程之一就是编辑审。 在进行时,通常我们需要一位或多位编辑来审核人员的输出。同样,在我们的许多人工智能项目中,我们有多个贡献者注释同一条数据来检是否一致。 很多时候,质量管理意味着对贡献者的管理。 接下来,我们将频文件发送给每种言的母者,他们来根据脚本检片段。最后,他们发送文件以进行频质量检,以确保在特定阈值内没有噪,以及客户要求的其他标准。

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    人机对话的浪潮:助手、聊天机器人、机器伴侣

    在机器中,句子尽管跟上下文有关系,但不做篇章级分析对系统而言并没有那么致命。因此,我们如果有了”-点击对”大数据就可以造出一个搜索引擎来,有了双例句大数据,就可以造出一个机器系统来。 答案是:聊天记录大数据对聊天机器人系统肯定是有用的,但没有日志对搜索引擎,双例句对机器那么重要,那么有效,因为聊天是和境紧密关联的,也是跟用户紧密关联的,机器人自己还需要维护其自身一个统一的属性状态集 以快速结束人机对话为目标(助手主要采用这种模式)这又包括两种,一种是命令执行,一种是信息。 所谓信息是指用户想要得到某种信息,有时是将用户的自然言问句转化为结构化数据库的句,有时是从开放的互联网自由文本中找到一个词儿、一句话或者一段话作为答案返还给用户。 无论是命令执行,还是信息,用户都希望快速达到其目的而结束对话。模式2.

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    科研神器推荐之那些年你用过的工具

    支持输入URL、题目等,就是速度吧,毕竟在国外,所以有点慢。? 2.篇沙拉词-聚合词典划词github地址:https:github.comcrimxext-saladict官网下载:https:saladict.crimx.com支持功能:丰富的词典同时对比多个词典快速掌握词义 大量权威词典涵盖中英日韩法德西;多个主流机器;有道与谷歌网页。极灵活的划词方式支持四种划词方式与鼠标悬浮取词同时设置;不同情况自动切换不同划词方式。 完善的单词管理可开启词历史记录;红心保存生词。单词源网页、上下文等信息均被保存。支持 WebDAV 同步和保存到扇贝生词本。 单词与句子发多个词典支持单词真人发;机器长句朗读;发可以开启波形控制,支持 AB 循环以及变速播放。?

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    腾讯君负责人李学朝、讯飞胡郁有话说

    这次腾讯君将联合微信智聆(“腾讯同传”),为博鳌论坛的开幕式及部分核心论坛提供同声传支持,包括同传双内容会议现场投屏、同传内容手机小程序看、结果收听、同传记录回放等,服务的论坛主题涵盖亚洲经济预测 一般而言,人类口员是两人一组工作,一个人口时,另一个人负责支援,比如文件和专业术,跟踪前文提到的内容。口要求高度的专注力,极其耗费脑力,因此每30分钟就会换人。良好的工作也取决于配合。 李学朝介绍说,博鳌亚洲论坛上实际的同传实现原理是,微信智聆把人声识别为文字,腾讯君再把文本成目标言,再通过合成进行播报。识别、机器,单独拆开看,都已经出现了超越人类的结果。 胡郁说:“同时,这也证明了绝对不是简简单单把识别文本、合成这几步简单组合在一起,就能得出一个很好的方案。” “但是,我觉得最重要的,是要重新定义人工智能的过程,绝对不能简简单单理解成,识别加文本合成这样功能的直接的叠加。”

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    疫情期间不打游戏却在背ABC,百度日活同比增长40%

    带着这样的疑惑,我阅了应用商店里的几大主流App,全部都是4.5星以上的好评。可能是疫情期间没法接受老师面对面辅导,现在只能用AI软件来代替了吧。 实时上屏,即说即;【中英自由说】新增中英混合识别,无缝自由切换!尤其是第二项更新,因为今天疫情的特殊原因,让学生的英学习被耽搁。 高考题库更是放在了显眼位置,方便考试在单词的时候阅题库,加深印象。?此外,百度还加强了、图像AI能力,提供从口测评功能,对发进行跟读打分并提供智能发纠错能力,提升学生口水平。 拍照能力让学生在阅读英文文章时能快速单词,提高学习效率。?也是因为这个原因,百度能在行业大势放缓的环境下实现用户的增长。应用商店里,许多学生用户给予5星好评。? 历经4年多的积累与优化,百度质量更优,文本、拍照、、离线均已替换成全新系统。?去年,百度提出的知识增强义表示模型ERNIE 2.0在16项中英文任务表现超越谷歌的BERT和XLNet。

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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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