原文:語義抽取 學習與實踐

信息抽取介紹 信息抽取的主要功能是從文本中抽取出特定的事實信息,這些文本可以是結構化 半結構化或非結構化的數據。通常信息抽取利用機器學習 自然語言處理等方法從上述文本中抽取出特定的信息后,保存到結構化的數據庫當中,一邊用戶查詢和使用。路線分為兩條: .基於KDD和數據挖掘的方法,主要從結構化 半結構化數據中抽取信息 .采用自然語言處理和文本挖掘的方法,從非結構化的開放文本中發現新知識。 信息抽取的 ...

2018-05-26 23:00 0 1549 推薦指數:

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語義相似度(實踐篇)

這篇文章,專門講語義相似度問題。 先看場景: scene(一):用戶通過大眾點評,線上約了餐館,就餐后在上面發表了很多評論,評論中涉及了大量的餐館的問題,比如菜品質量,酒店衛生,服務等等。現在需要抽取之中的要點,然后反饋給商家。 scene(二):KB_QA的兩個問題:①獲取question ...

Tue May 01 20:10:00 CST 2018 0 2258
語音語義的深度學習

深度學習系列 | 諾亞面向語音語義的深度學習研究進展 編者:本文來自華為諾亞方舟實驗室資深專家劉曉華在攜程技術中心主辦的深度學習Meetup中的主題演講,介紹了華為諾亞面向語音語義的深度學習進展。關注“攜程技術中心”微信公號(ctriptech),可獲知更多技術分享信息 ...

Fri Aug 19 17:22:00 CST 2016 0 3859
基於深度學習語義分割

此示例顯示如何使用深度學習訓練語義分段網絡。 語義分割網絡對圖像中的每個像素進行分類,從而產生按類別分割的圖像。語義分割的應用包括用於自主駕駛的道路分割和用於醫學診斷的癌細胞分割。有關詳細信息,請參閱語義分段基礎知識(計算機視覺系統工具箱)。 為了說明訓練過程,本例訓練SegNet ...

Mon Feb 25 04:57:00 CST 2019 1 3748
使用Kettle增量抽取MongoDB數據實踐

需求: 增量抽取MongoDB數據並加載到MSSQL 由於不能使用關系型數據庫的自定義SQL, 所以主要遇到的問題有: 增量時間的查詢和參數控制 ETL的批次信息和調用參數的寫入 第一個問題的解決如下: 使用命名參數在Query頁中進行過濾, 一開始會擔心${}的引用 ...

Fri Jul 22 19:20:00 CST 2016 4 8177
語義分割:基於openCV和深度學習(一)

語義分割:基於openCV和深度學習(一) Semantic segmentation with OpenCV and deep learning 介紹如何使用OpenCV、深度學習和ENet架構執行語義分段。閱讀完今天的文章后,能夠使用OpenCV對圖像和視頻應用語義分割。深度學習有助於提高 ...

Sun May 24 17:15:00 CST 2020 0 937
語義分割:基於openCV和深度學習(二)

語義分割:基於openCV和深度學習(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 開始吧-打開segment.py歸檔並插入以下代碼: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning ...

Sun May 24 20:31:00 CST 2020 0 740
 
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