iText for mac是一款OCR截图文字识别工具，通过截图、拖拽图片，即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字，并且可以很好的解决摘抄和批注需求，帮助用户识别图片中文字，节约时间，提高效率。
这是一篇论文简记，原文出自SCUT电信学院金连文老师组。 概要 文本历史可以追溯到数千年前。在广泛视觉应用场景中，文本所携带的丰富语义信息非常重要。故自然场景文本识别已经成为计算机视觉和模式识别的活跃
TextSniper for Mac可以快速捕捉任何文本，包括演示文稿，培训，屏幕广播，图像，图片，网页，视频教程，照片，电子书，PDF等抓取和识别文本。
以《新冠肺炎诊疗方案（试行第七版）》为例。该pdf是图片形式的，文字不可直接复制。
ABBYY FineReader是一款强大的OCR识别软件，ABBYY 轻松将任意文档转换成您需要的可编辑、引用、归档、搜索或分享的信息！ABBYY FineReader 通过将纸质文档、PDF文件和数码照片中的文字转换成可编辑、可搜索的文件，让您的电脑处理更具效率，摆脱从前的烦恼。告别耗时费力的手动输入和文件编辑：ABBYY FineReader提供无与伦比的文字识别精度、多语言识别和转换功能，同时完美保留原始文本的布局和格式。这就是最简单的OCR的方式，且本应如此！
哪里下载Mac电脑图片提取文字Text Scanner for Mac 完美兼容版安装包啊，Text Scanner for Mac是一款强大的文本识别工具，由iFotosoft公司开发。这个应用程序使用户能够在Mac上轻松地将纸质文件转换为文本文件，无论何时何地，都可以快速准确地识别和提取文本内容。
有时你遇到一篇古老的文献，PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报，上面的文字你完全看不懂。
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
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
ABBYY FineReader2023通过 OCR 实现纸质文件和扫描件数字化处理纸质文件和扫描件，便捷存储，检索快速可靠，方便在短期内反复使用和编辑文件，实现办工场所数字化。ABBYY不仅支持文字，还支持彩色文件识别、自动保留原稿插图和排版格式以及后台批处理识别功能，使用者再也不用在扫描软件、OCR、WORD、EXCEL之间换来换去了，处理文件会变得就像打开已经存档的文件一般便捷。
ABBYY FineReader 是一款一体化的 OCR 和 PDF 软件应用程序,集优秀的文档转换、PDF 管理和文档比较于一身。在数字化时代，数据处理和转换变得非常重要，Abbyy就是一款专门用于处理、转换和识别图像和 PDF 文件的软件。在本文中，我们将会详细介绍 Abbyy FineReader 的功能以及适合使用该软件的电脑。ABBYY FineReader 15是专业的OCR图片文字识别软件，可以快速、准确、方便地将扫描纸质文件、PDF格式及数字或移动电话图像转换成可编辑格式——Microsoft Word、Excel、PowerPoint、可检索的PDF、HTML、DjVu等。99.8%的识别准确率即刻识别文本，复制和粘贴，搜索或编辑。
Acrobat DC 2023是一款功能强大的PDF文档处理软件，Acrobat DC Mac 2023现已发布，下面我们就来全面了解 一下Acrobat DC Mac 2023 有哪些新功能。
Acrobat Pro DC2022不仅可以轻松的帮助用户打开任意的PDF格式文件，还能随意的对其进行编辑、压缩、合并、剪裁、旋转。删除、分割、重新排序页面等操作。 Acrobat Pro DC具有从任何地方创建，编辑，共享和签署PDF文档所需的所有功能。你可以在任何设备上填写、签名和共享PDF文件。 拥有多种功能，比如：PDF阅读、PDF编辑、批注、表格编辑、数字签名PDF与Word、Excel、PPT、图片、CAD文件格式互转支持PDF文件压缩、加密、拆分、合并、OCR识别。
语音领域顶级学术会议 Interspeech于2019年9月15-19日在奥地利格拉茨举行。
adobe acrobat DC是Adobe最新推出的一款专业的PDF制作工具，这款工具不仅可以帮助用户轻松制作pdf文件，还具有编辑、导出、注释等功能。新工具中心可更简单迅速的访问最常使用的工具。Acrobat DC可利用Photoshop强大的图像编辑功能，将任何纸质文件转换为可编辑的电子文件，用于传输、签字。
AutoCAD 2023是一款强大的2D、三维绘图工具，拥有非常强大的渲染、绘图和三维打印功能，还提供了动态块、文本设定、数据提取、三维导航、截面平面、DWG 比较、云存储连接等完整的功能！
Acrobat Pro DC 2023 for Mac是一款强大的PDF编辑和阅读软件。该软件集成多种工具，可以让用户轻松地创建、编辑、转换和共享PDF文件。本文将对该软件的主要功能、优势和适用场景进行详细介绍。
我们平时在阅读论文或者科学文献时，见到的文件格式基本上是 PDF（Portable Document Format）。据了解，PDF 成为互联网上第二重要的数据格式，占总访问量的 2.4%。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
AutoCAD 2023直装版是一款集快速看图、3D浏览、DWG画图、CAD批注、CAD测量、画图制图于一身的软件，让用户得到了极好的体验。该软件一直以来都受到广大专业人士的好评，该软件应用于多个领域，其作用不可忽视。由30年CAD开发背景的浩辰CAD出品的轻量级二维及三维图纸览图及编辑的电脑端CAD看图软件，受到了专业人士的极大赞美。
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个令人兴奋的子领域。在播客AI at work的第40集中，Basis Technology的首席运营官兼联合创始人Steve Cohen与Talla的首席执行官兼联合创始人Rob May一起，深入探讨了NLP的最新趋势和未来的可能性。
近日有工作上的需求，需要梳理数据元目录中的多个数据项，数据项条目可能达到1000多个，可以说这个工作量非常巨大，源文件是 word 版本的，无法进行筛选和标记（即使用颜色或者字体去标记之后，每次也需要肉眼去看某一项到底有没有梳理过），如果是 excel 版本就不一样了，已梳理和未梳理的可以很简单的完成分类，并且和其他文件进行比对，用以核实是否已经梳理过。
你有没有过别人发的视频自己打不开的尴尬？你有没有过别人发的电子书自己看不了的尴尬？仅仅因为自己的设备不兼容这些文件格式，就看不了，这也太糟心了吧！
今天经过朋友Mr.丁的提示,发现微信有自动识别语音消息,并将识别后的文本返回的功能,这正好省去我们调用讯飞语音识别接口了,还是无限免费使用的,好了,不多嘚嘚,看正文:
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 使用：pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具，支持： 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除（内部细节：数字时间日期片段，内容不会删） 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字：研表究明，汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换（1 一 壹 ①，2 二 贰 ②）
通用文字识别OCR是一种文本识别技术，它可以从扫描的文档、图像和其他来源快速准确地识别文本，并将其转换为可编辑的文本文件，尤其是涉及多种语言的文本识别。它通常由专业的图像处理应用程序来实现，它可以自动识别文本，比手动输入快多了。
在了解了如何检测到文本之后，我们需要识别出检测文本内的文字信息。在文本识别完成之后，整个OCR光学字符识别的过程才算基本完成。那么，本次课程主要讲述识别文本的算法。
前几节我们详细研究了GRU和LSTM网络层，这两者特点是能够抓取输入数据在时间上的逻辑联系，因此这两种网络特别容易从文本中抓取规律，因为文本是有一个个单词依据前后次序连接起来的整体，单词与单词之间的连接可以看做是时间上前后相连的组合，因此使用GRU和LSTM构成的网络来进行文本的情绪分析时，正确率能高达90%。
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如下图所示，一份pdf有几十页，每页九张图片， 提取出图片并用图片下方的文本对图片命名
实体识别能够从自然语言中提取出具有特定意义的实体，并在此基础上完成搜索等一系列相关操作及功能。
小编昨天为大家分享了Windows系统下的一款功能强大且免费的 OCR 开源工具 Umi-OCR。
在人工智能兴起的当下，AI正以不可思议的速度重塑着每一个行业。在笔者看来，AI处理能力强弱的最核心的评判指标终将是数据，先是数据质量，再是数据规模。两者任何一个的差距都将是能力强弱的分水岭。那么接踵而至数据从哪里来？我们又将要如何提取数据？...本文的这款软件将会重点帮我们解决如何从图片、二维码、PDF等介质中提取文件内容的问题，相信大家读完本文后会有一定的收获。
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
4 月 1 日，Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源，仅一天收获上千颗星，到底有何魅力？ 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。
---- 新智元报道 编辑：好困 Aeneas 【新智元导读】此前，IBM被指巧妙地「借鉴」了中国团队研究成果的CVPR中稿论文，近日，IEEE定案——不构成抄袭。 窃idea不算偷？好家伙，真是从未见过如此厚颜无耻之人。 今年6月，曝出了一个大瓜：来自中国的研究团队发现，自己去年参加ICDAR竞赛的idea，竟然被IBM重新包装了一番，拿去投中了今年的CVPR。 随后，中国团队列出详实证据，举报IBM苏黎世研究院抄袭。接着，IBM发文坚称自己就是没抄。 近日，IEEE驳回了抄袭指控，判IBM「无
语言是文化的有机组成部分，也是文化的载体，世界文明的多样性在很大程度上表现为世界语言的多样性。而在 21 世纪的今天，语言学家们显然已经不满足于传统的、对已知语言的研究。相反，许多科学家开始利用计算机技术，去探索已经消失的、几乎成为谜底的灭绝古老语言。 近日，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory 简称 CSAIL）的研究人员就开发出一种计算机算法，旨在帮助语言学家破译历史上已消失的语言。
随着自然语言处理在越来越多的用例中被广泛采用，从搜索引擎到移动智能助手，诸如百度的ERNIE（通过知识整合增强表示）等领先的预训练语言模型由于在机器学习领域受到了广泛关注。自从今年早些时候发布以来取得了重大进展，今天很高兴地宣布ERNIE在GLUE上取得了最新的性能，并成为世界上第一个在宏观平均得分方面得分超过90的模型（90.1）。
Visio 绘图的工具哪款好用？推荐使用VSDX Annotator ，一款用于在 Mac 上操作 MS Visio 绘图的工具。它提供了广泛的注释可能性，以及在多平台环境中共享可视文档。
AI 科技评论消息，Google 近期提出的 BERT 模型，通过预测屏蔽的词，利用 Transformer 的多层 self-attention 双向建模能力，取得了很好的效果。但是，BERT 模型的建模对象主要聚焦在原始语言信号上，较少利用语义知识单元建模。这个问题在中文方面尤为明显，例如，BERT 在处理中文语言时，通过预测汉字进行建模，模型很难学出更大语义单元的完整语义表示。例如，对于乒 [mask] 球，清明上 [mask] 图，[mask] 颜六色这些词，BERT 模型通过字的搭配，很容易推测出掩码的字信息，但没有显式地对语义概念单元 (如乒乓球、清明上河图) 以及其对应的语义关系进行建模。
今天需要把dwg转换成图片或者pdf，于是乎就找到了这款软件。ABViewer 14，可以将CAD文件转换成pdf、png、bmp位图等格式，如下图，打开后另存为其他格式即可。不过未注册的保存下来会有水印。
本文是刊载于《管理世界》2017 年第 12 期《多个大股东与企业融资约束——基于文本分析的经验证据》[1] 的阅读笔记。原论文参照 Hoberg 和 Maksimovic（2015）、Buehlmaier 和 Whited（2016）的方法，结合中国制度背景和语言习惯，采用文本分析方法构建了融资约束指标。本笔记主要记录其使用文本分析方法构建指标的过程。
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
本文“Face-To-Face Translation”是指的要建立这么一个系统：它能够自动地将说a语言的人的视频翻译成目标语言B，并实现唇同步。简单来说就是：视频中有一个人说话，将这个人说的英语实时的翻译成中文并且将说英语的嘴型也通过图像的方法翻译成中文的嘴型。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。
图灵自然语言生成（T-NLG）[1]是由 Microsoft AI 研究人员提出的 170 亿参数语言模型。除了是迄今为止最大的已知语言模型（如下图所示）之外，T-NLG 是基于 78 层 Transformer 的语言模型，其在 WikiText-103 上的困惑度性能优于之前的最新技术成果（由NVIDIA Megatron-LM[2]持有） 。T-NLG 在各种任务（例如问题回答和抽象摘要）上进行了测试，同时分别显示了模型的好处，例如零简短问题功能和最小化监督。此外，该模型得益于 DeepSpeed 库（与 PyTorch 兼容）和 ZeRO 优化器，这两者也会在本期简报中具体介绍。
用神经网络实现的现代文本识别系统的性能令人惊叹。他们可以接受中世纪文献的训练，能够阅读这些文献，并且只会犯很少的错误。这样的任务对我们大多数人来说都是非常困难的:看看图2，并尝试一下!
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