2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
腾讯云释义(Tencent Cloud Explanation,TCEX)是一款为开发者提供的简单易用的内容解析工具。该工具集成了腾讯云光学字符识别(OCR)和腾讯云自然语言处理(NLP)能力,支持对文本进行分类、理解内容的情感、命名实体识别、合同关键信息抽取。开发者无需算法背景,通过在线标注,即可训练生成自定义的模型。
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。
摘要:在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片,却要一个一个地录入信息,很麻烦;快递公司的业务越来越好,但每天需要花费很多时间登记录入运单,效率非常的低。
在智能客服的工作场景中,针对用户输入的语音信息,在语音转文字/文本(ASR→TTS)的过程中,不可避免地会出现不少的上下文错位和措辞上的文本错误。面对这些错误,如果单纯使用人工来进行处理,会消耗大量的人力成本。这时,可以使用句法依存分析和文本纠错接口,对文本中各个语言单位之间的语义关联进行分析,同时实现对文本的自动纠错。该功能通过对文本的智能化纠错,可以高效辅助人工,有效提升语音转文字的文本质量。
在日常的工作生活中,文字识别与我们息息相关,比如身份证识别、随手拍扫描、纸质文档电子化等,无不显示着文字识别技术的重要性。为此,腾讯云通用文字识别产品 General OCR 应运而生,基于行业前沿的深度学习技术,支持将图片上的文字内容智能识别为可编辑的文本,大幅提升信息处理效率。而 Serverless Framework 与 OCR 的结合,则为用户提供了方便快捷、成本更低的通用文字识别应用部署方案。 为什么要用 Serverlesss Framework 来搭建,我们看看 Serverlesss F
自然语言处理(Natural Language Process,简称NLP),是一款基于人工智能技术,为各行各业的企业和开发者提供的针对文本智能化分析及处理的云服务,意在帮助用户高效处理文本数据,实现数字化和智能化转型。
港澳台通行证识别、火车票识别、出租车发票识别、机票行程单识别、定额发票识别、购车发票识别,详细内容见接口文档(https://cloud.tencent.com/document/product/866/33515)。开通和调用方式请参考快速接入指引(https://cloud.tencent.com/document/product/866/34681);
9月,腾讯云AI中心下的知文NLP产品推出了全新功能,意在帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。
当大家都在自嘲打工人梗的时候,你是否关注过这样一个问题: 每天、每周、每月,甚至一年结束,我们在文字处理、文档梳理上花了多少时间?我们一天打出了多少文字? 以笔者为例,仅在5月份一个月,在办公电脑端(仅统计其中一台)就打了144016字,平均每个工作日6546字,一个月妥妥一篇10万+中篇小说的篇幅。 文字作为一种通用的信息记录、传递符号,有人追捧它的艺术性,也有人苦恼它的重复性。 世界上最早的打字机距今已有213年,对于文字工作者来说,码字的效率各有各的登峰造极,却也不得不面对每日PPT、
在腾讯20多年的发展历程中,存储并非像其他技术那样万众瞩目,它更像是盖房子时的“地基”,看不见,却不可或缺。随着数据量爆炸的时代来临,在网络安全政策越来越完善的情况下,如何对存储的数据进行强有力的内容安全保障,已经受到各界的关注。
NLP的接口能力包含词法分析、句法分析、篇章分析、向量技术等各方面技术,共涵盖了16种基本原子能力。具体能力可以参考https://cloud.tencent.com/document/product/271/35484
https://cloud.tencent.com/act?from=10680 https://cloud.tencent.com/act/season?from=14065 https://clo
1、轻量应用服务器Lighthouse https://cloud.tencent.com/product/lighthouse
腾讯云自然语言处理(Natural Language Process,NLP),正式发布 v1.0 版本。产品依托于海量中文语料累积,全面覆盖了从词法、句法到篇章等各个粒度的NLP能力。其中,词法分析包括智能分词、命名实体识别等;句法分析包括文本纠错、句向量等;篇章分析包括情感分析、敏感词识别、文本审核等。
2020年的春,一场新冠病毒肺炎席卷全国。为响应抗疫号召,我们都乖乖在家“宅着”。而有一群人,虽不是一线抗疫人员,但为维护全社会的正常运转,他们也在日以继夜地努力开发出适用于当前生活、工作、学习等各场景的“智能工具”,助力全民更便捷、更高效地开展抗疫行动。
近两年,国内文档类 SaaS 产品层出不穷,协作云文档作为云时代办公的一种工具和方式。与传统的离线办公软件不同,协作云文档更加注重协作的沟通和效率,同时作为工具类产品也同样关注性能和体验。就在不久以前,《一个救命文档的 24 小时》刷屏朋友圈,在河南暴雨灾情中,腾讯文档快速响应灾区需要,提升稳定性,确保产品体验。 腾讯文档脱胎于 QQ 家族旗下一款团队协作 IM 软件 TIM 的在线文档模块,最初基于开源软件搭建的技术架构,随着业务的高速发展,已无法完全满足业务的需求,且积累下了比较沉重的技术债务。团队经
1、官网17个接口全部升级至 API 3.0,老版的图像识别SDK已在文字识别文档页下线。详见API概览(https://cloud.tencent.com/document/product/866/33515)。
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