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共 163 條

【人工智能】機器學習之使用Python生成ID3決策樹

???ID3算法??決策樹的思想：給定一個集合，其中的每個樣本由若干屬性表示，決策樹通過貪心的策略不斷挑選最優的屬性。常見的決策樹算法有ID3,C4.5,CART算法等。???ID3算法： baseEntropy = self.calcShannonEnt(dataset) # 基礎熵 num = len(dataset) # 樣本總數

2022-07-18 08:25:46

d3 數據集決策樹

使用計算機視覺深入學習和創建現代OCR管道

@toc在這篇文章中，我們將帶您了解我們如何為【移動文檔掃描儀】構建最先進的光學字符識別（OCR）管道的幕后故事。我們使用了計算機視覺和深度學習的進步，如雙向長短期記憶（LSTM），連接主義時間分類（CTC），卷積神經網絡（CNN）等。此外，我們還將深入研究如何實際使我們的OCR管道在Dropbox規模上做好生產準備。文檔掃描儀可以使用手機拍照并“掃描”收據和發票等項目。我們的移動文檔掃描儀僅輸出

2022-06-24 08:50:43

數據深度網絡計算機視覺

hands-on-data-analysis 第三單元模型搭建和評估

handsondataanalysis第三單元模型搭建和評估1.模型搭建1.1.導入相關庫pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpmatplotlib.pyplot和seaborn是繪圖庫importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromIPython.displayimportImagepython內嵌顯示圖片%

2022-06-24 08:48:39

python 數據集交叉驗證

【物體檢測快速入門系列 | 01】-基于Tensorflow2.x Object Detection API構建自定義物體檢測器

本文描述了基于Tensorflow2.x Object Detection API構建自定義物體檢測器的保姆級教程，詳細地描述了代碼框架結構、數據集的標準方法，標注文件的數據處理、模型流水線的配置、模型的訓練、評估、推理全流程。

2022-06-19 22:14:54

tensorflow python 物體檢測

別出心裁！不用負樣本的對比學習

對比學習系列1.諸神黃昏時代的對比學習(https://blog.51cto.com/Lolitann/5343215)2.“軍備競賽”時期的對比學習好。(https://blog.51cto.com/Lolitann/5346548)3.對比學習之UnsupervisedLearningofVisualFeaturesbyContrastingClusterAssignments(https:/

2022-06-04 19:04:23

聚類對比學習 CV

“軍備競賽”時期的對比學習

這篇文章是接著上一篇講的：諸神黃昏時代的對比學習_LolitaAnn的技術博客_51CTO博客(https://blog.51cto.com/Lolitann/5343215)如果有什么漏誤，請大家批評指正。看這一塊的時候讓我回想起了GPT和BERT。那個時候GPT剛出來，驚為天人，雖然用無標簽數據做出來了預訓練模型加微調的事情。然后呢BERT就出來了，用更大的數據集更大的模型訓練了語言模型。并且

2022-05-31 09:29:56

諸神黃昏時代的對比學習

!image.png(https://s2.51cto.com/images/20220530/1653874536863134.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)其實事

2022-05-30 11:14:17

對比學習 CV

代碼實現MNLM | word embedding開山之作

這篇文章呢在自然語言處理領域有里程碑意義，是wordembedding的開山之作。今天我們就來復現一下這篇文章的代碼。先回顧一下子模型結構論文筆記看：MNLM：WordEmbedding開山之作ANeuralProbabilisticLanguageModel_LolitaAnn的技術博客_51CTO博客(https://blog.51cto.com/Lolitann/5298734)論文原文看：

2022-05-26 13:12:38

自然語言處理 NLP 詞嵌入

模型泛化 | 正則化 | 權重衰退 | dropout

模型的泛化能力機器學習的目標是發現模式(pattern)。所以這需要確定模型是真正發現了泛化的模式還是簡單的記住了數據。先講個小故事，我們大三那年參加比賽，用機器學習寫了個語言識別，雖然準確率很低，只有50%。當時比賽一個評委不信那是機器學習寫的，一口咬定我們是寫的數據庫比對……泛化和記住數據有什么區別呢？就好像給AB兩個學生一堆數學資料讓他學習。期末考試的時候，如果出原題，兩個人都能答100分，

2022-05-25 23:03:58

泛化過擬合數據

分類評價指標 F值詳解 | Micro F1 & Macro F1 & Weight F1

!F1micro與F1macro(https://s4.51cto.com/images/blog/202205/24234344_628cfd30f220360439.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFu

2022-05-24 23:44:01

如何利用Keras 深度學習庫的進行回歸

所謂回歸就是預測未來，lottery預測是回歸問題嗎？我希望它是！問我中了多少？俗！回報社會才是福利彩票的核心！

2022-05-16 10:36:36

神經網絡模型數據集網絡拓撲

ACL2022挖寶 CMR

**CMR 方法旨在通過在不發生災難性遺忘的情況下改進 $f_t$ 來修復錯誤情況。**

2022-05-14 08:01:41

微調災難性遺忘

Approximate Graph Propagation

!圖片1.png(https://s2.51cto.com/images/20220501/1651408221540401.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)這篇文章是

2022-05-13 12:20:39

數據挖掘人工智能圖神經網絡

深度學習實戰之手寫簽名識別（100%準確率、語音播報）

手寫簽名在日常生活中隨處可見，簡單來說就是親筆書寫自己的名字，在紙質文檔上使用手寫簽名主要用以確定簽字者的身份，并表示簽字者同意所簽署文檔中規定的內容，對文檔的真實性負責，且具有法律效力。由此看見手寫簽名的重要性。在現實的生活中不乏有不法分子模仿其他人的字體，進而模仿他人的簽名獲得不發的利益。盡管會有鑒別字體的工作，但在鑒別時不僅不準確，而且還十分的消耗人力以及財力。為了解決這一客觀顯示存在的問

2022-05-11 11:44:16

數據 ide 數據集

全連接網絡基礎1——MNIST數據集

√mnist數據集：包含77萬張黑底白字手寫數字圖片，其中055000張為訓練集，5000張為驗證集，100000張為測試集。每張圖片大小為2828像素，圖片中純黑色像素值為0，純白色像素值為1。數據集的標簽是長度為10的一維數組，數組中每個元素索引號表示對應數字出現的概率。在將mnist數據集作為輸入喂入神經網絡時，需先將數據集中每張圖片變為長度784一維數組，將該數組作為神經網絡輸入特征喂入神

2022-05-10 12:25:09

數據集神經網絡模型神經網絡

[OpenCV實戰]34 使用OpenCV進行圖像修復

本文將描述一類稱為圖像修復的區域填充算法。想象一下找一張舊的家庭照片。你掃描它，它看起來很棒，除了一些劃痕。當然，你可以在photoshop中加載照片并修復劃痕。除此之外可以編寫10行代碼以使用OpenCV中的修復算法來解決問題。1什么是圖像修復圖像修復是計算機視覺中的一類算法，其目標是填充圖像或視頻內的區域。該區域使用二進制掩模進行標識，填充通常根據需要填充的區域邊界信息來完成。圖像修復的最常見

2022-05-08 20:38:22

sed 計算機視覺 #include

[OpenCV實戰]28 基于OpenCV的GUI庫cvui

有很多很棒的GUI庫，例如Qt和imgui，可以與OpenCV一起使用，允許您在運行時調整參數。但是，在某些情況下，您可能沒有（或不希望）此類庫的依賴關系，例如，您沒有使用Qt支持編譯OpenCV，或者您無法使用OpenGL。在這種情況下，您只需要一種快速，輕松的方式來創建GUI來調整算法。這就是cvui的目的。它是一個基于OpenCV繪圖基元構建的跨平臺GUI庫，僅需使用頭文件就可以搭建。除了O

2022-05-02 21:45:37

#include #define 應用程序

[OpenCV實戰]23 使用OpenCV獲取高動態范圍成像HDR

在本教程中，我們將學習如何使用不同曝光設置拍攝的多張圖像創建高動態范圍圖像（HDR）。1背景1.1什么是高動態范圍（HDR）成像？大多數數碼相機和顯示器將彩色圖像捕獲或顯示為24位矩陣。每個顏色通道有8位，一共三個通道，因此每個通道的像素值在0到255之間。換句話說，普通相機或顯示器具有有限的動態范圍。然而，我們周圍的世界顏色有一個非常大的變化范圍。當燈關閉時，車庫會變黑；太陽照射下，車庫看起來變

2022-04-26 23:15:40

sed python #include

圖解transformer

@toc寫在最前邊翻譯講究：信、達、雅。要在保障意思準確的情況下傳遞作者的意圖，并且盡量讓文本優美。但是大家對我一個理工科少女的語言要求不要太高，本文只能保證在盡量通順的情況下還原原文。注意本文的組成部分：翻譯+我的注釋。添加注釋是因為在閱讀的過程中，我感覺有的地方可能表述的并不是特別詳細。對于一些真正的小白，像我一樣傻的來說，可能不太好理解。正文在之前的文章中，我們講了現代神經網絡常用的一種方法

2022-04-24 10:04:08

編碼器神經網絡 Transformer

[OpenCV實戰]20 使用OpenCV實現基于增強相關系數最大化的圖像對齊

!https://s4.51cto.com/images/blog/202204/23235122_6264207a24c7472649.jpg?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

2022-04-23 23:51:34

ide 迭代仿射變換

你真的會用K折交叉嗎？對于K折交叉的思考| 防止K折交叉踩坑

作者碎碎念本文目的：對于K折交叉，想必大家都知道是什么原理。但是在具體實踐中讓你寫的時候，你可能就會突然疑惑：“咦？道理我都懂，可是這個玩意兒到底怎么用。”本文就是為了探討一下什么時候怎么用 K折交叉驗證。K折交叉(k-fold cross validation)提到K折交叉，我想大部分人都了解其原理了。但是在這里還是先講一下什么是K折交叉，防止有初學者是進來看什么是K折交叉的。簡言之，就是將數

2022-04-23 00:27:56

交叉驗證 AI 算法

[OpenCV實戰]19 使用OpenCV實現基于特征的圖像對齊

在這篇文章中，我們將學習如何使用OpenCV執行基于特征的圖像對齊。我們將使用移動電話拍攝的表格的照片與表格的模板對齊。我們將使用的技術通常被稱為“基于特征圖像對齊”，因為在該技術中，在一個圖像中檢測稀疏的特征集并且在另一圖像中進行特征匹配。然后基于這些匹配特征將原圖像映射到另一個圖像，實現圖像對齊。如下圖所示：!https://s4.51cto.com/images/blog/202204/22

2022-04-22 21:40:37

特征點 #include python

Transformer 結構：位置編碼 | Transformer Architecture: The Positional Encoding

注意：本文大多采用義譯，確保原文意思不變，但不保證用詞和原作完全一致。:sunglasses:@toc使用正弦函數為模型添加位置信息Transformer是只基于自注意力機制的序列到序列架構。因為并行計算能力以及高性能。使得它在NLP領域中大受歡迎。現在常見的幾個深度學習框架都實現了transformer，這讓很多學生都能夠方便使用到transformer。但是這也存在一個弊端，他會讓我們忽略模型

2022-04-22 13:49:30

[OpenCV實戰]16 使用OpenCV實現多目標跟蹤

在這篇文章中，我們將介紹如何在OpenCV中使用MultiTracker類實現多目標跟蹤API。在深入了解詳細信息之前，請查看下面列出的關于目標跟蹤的帖子，以了解在OpenCV中實現的單個目標跟蹤器的基礎知識。同時需要安裝opencv_contrib庫，詳細見：1背景介紹計算機視覺和機器學習的大多數初學者都學習對象檢測。如果您是初學者，您可能會想到為什么我們需要對象跟蹤。我們不能只檢測每一幀中的物

2022-04-19 20:05:57

ide 目標跟蹤 python

[OpenCV實戰]13 OpenCV中使用Mask R-CNN進行對象檢測和實例分割

MaskRCNN具體內容見：MaskRCNN最初于2017年11月由Facebook的AI研究團隊使用Python和Caffe2推出。工程代碼見：后來MaskRCNN被移植到Tensorflow，并且在共享了幾個預先訓練的模型，這些模型具有不同的訓練架構，如InceptionV2，ResNet50，ResNet101和InceptionResnetV2。它們還為您提供培訓自己模型的工具。基于Inc

2022-04-17 15:23:45

ide scala #include

[OpenCV實戰]12 使用深度學習和OpenCV進行手部關鍵點檢測

手部關鍵點檢測是在手指上找到關節以及在給定圖像中找到指尖的過程。它類似于在臉部（面部關鍵點檢測）或身體（人體姿勢估計）上找到關鍵點。但是手部檢測不同的地方在于，我們將整個手部視為一個對象。美國卡耐基梅隆大學智能感知實驗室(CMUPerceptualComputingLab)發布了手的關鍵點檢測模型。詳情見：我們將在本文介紹如何調用該模型。1背景!https://s4.51cto.com/image

2022-04-16 00:05:47

scala 特征點讀取圖像

[OpenCV實戰]10 使用Hu矩進行形狀匹配

在這篇文章中，我們將展示如何使用HuMoments進行形狀匹配。您將學習以下內容什么是圖像矩？如何計算圖像矩？什么是圖像矩不變量（或胡時刻）？如何使用OpenCV計算圖像的Hu圖像矩？如何使用Hu圖像矩來找到兩個形狀之間的相似性。1什么是圖像矩？圖像矩是圖像像素強度的加權平均值。讓我們選擇一個簡單的例子來理解。為簡單起見，我們考慮單通道二進制圖像I。位置處的像素強度（X，Y）為I（X，Y）。二進制

2022-04-08 10:36:56

中心矩 c++python

[OpenCV實戰]7 使用YOLOv3和OpenCV進行基于深度學習的目標檢測

在這篇文章中，我們將學習如何在OpenCV上使用YOLOv3（目標檢測網絡）。YOLOv3是檢測算法YOLO的最新變種已發布的模型可識別圖像和視頻中的80個不同對象，但最重要的是它具有超快速且幾乎與Single Shot MultiBox（SSD...

2022-04-01 19:34:31

ide scala python

[OpenCV實戰]6 基于特征點匹配的視頻穩像

目錄在這篇文章中，我們將學習如何使用OpenCV庫中稱為特征點匹配的技術以實現簡單視頻穩定穩像。我們將討論該算法并共享代碼，以便在OpenCV中使用此方法設計一個簡單的穩定器，最好OpenCV3.4.3以上實現代碼。什么是視頻穩定，視頻穩定是指用于減少相機運動對最終視頻影響的一系列方法，理解成消除視頻抖動就行了。見下圖通常用拍攝會出現輕微的抖動，比如手機拍攝視頻，后期需要對其進行視頻穩像操作。!h

2022-03-31 23:49:59

角點 ide 特征點

一文搞懂決策樹！ #51CTO博主之星評選#

分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。決策樹由結點和有向邊組成。^《統計學習方法》李航結點有兩種類型：內部結點（internalnode）：表示一個特征或屬性葉結點（leafnode）：葉結點表示一個類顧名思義，決策樹說白了就是使用樹結構進行決策。讓我們借助:watermelon:書^《機器學習》周志華里的一張圖來看一下子。怎么判斷一個西瓜是不是好瓜呢？先看他的色澤是不是已經青綠色了，

2022-03-31 19:11:51

決策樹信息增益數據集

[OpenCV實戰]5 基于深度學習的文本檢測

在這篇文章中，我們將逐字逐句地嘗試找到圖片中的單詞！基于最近的一篇論文進行文字檢測。EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector.應該注意，文本檢測不同于文本識別。在文本檢測中，我們只檢測文本周圍的邊界框。但是，在文本識別中，我們實際上找到了框中所寫的內容。例如，在下面給出的圖像中，文本檢測將為您提供單詞周圍的邊界框，文本識別將告訴您該框包含單詞STOP

2022-03-30 23:39:51

ide 文本框 python

[OpenCV實戰]1 基于深度學習識別人臉性別和年齡

本教程中，我們將討論應用于面部的深層學習的有趣應用。我們將估計年齡，并從單個圖像中找出該人的性別。模型由GilLevi和TalHassner訓練。本文介紹了如何在OpenCV中使用該模型的步驟說明。Opencv版本3.4.3以上。代碼教程代碼可以分為四個部分：1基于CNN的性別分類建模原理作者使用非常簡單的卷積神經網絡結構，類似于Caffenet和Alexnet。網絡使用3個卷積層、2個全連接層和

2022-03-26 23:44:00

ide 人臉檢測 scala

基于PaddleX的巖石識別

@TOC項目地址：https://aistudio.baidu./aistudio/projectdetail/3539295(https://aistudio.baidu./aistudio/projectdetail/3539295)1.項目背景考慮到自己學習的是人工智能和油氣的交叉學科，就想試試能不能從基本的巖石識別來做起，做一個巖石識別的小任務。本次任務思路于AI達人創造營

2022-03-24 15:47:52

paddle github 數據集

看圖學NumPy：掌握n維數組基礎知識點，看這一篇就夠了

NumPy是Python的最重要的擴展程序庫之一，也是入門機器學習編程的必備工具。然而對初學者來說，NumPy的大量運算方法非常難記!https://s4.51cto.com/images/blog/202203/19205221_6235d205143a433384.jpg?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,col

2022-03-19 20:56:46

數組 python 初始化

全卷積網絡（FCN）實戰：使用FCN實現語義分割

FCN對圖像進行像素級的分類，從而解決了語義級別的圖像分割問題。

2022-03-18 11:36:34

FCN 圖像分割語義分割

代碼實現nadaraya-waston核回歸 #51CTO博主之星評選#

pythonimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l最基礎的導包，看不懂的python需要回爐重造，不建議繼續往下看文章。pythonn_train=50訓練樣本數x_train,_=torch.sort(torch.rand(n_train)5)訓練樣本的輸入deff(x):return2torch.sin(x)+x0.8y_trai

2022-03-17 00:20:47

注意力機制

基于QT設計的人臉考勤打卡簽到系統

文章針對當前常用考勤方式中普遍存在的代簽到、考勤數據整合較慢等問題，利用華為云的人臉識別技術實現了一種基于QT框架設計的在線考勤系統。該系統可大大提高考勤效率，滿足各類場環境景下的考勤需求，具有識別度高、檢測速度快、操作簡單的特點，能夠為用戶提供更多便利幫助。

2022-03-15 09:08:15

人臉識別考勤系統

AI語音識別-我給瀏覽器加了個語音搜索功能

隨著物聯網的發展,語音識別技術受到越來越多的關注，語音識別技術正積極推動信息通信領域的革命,語音撥號,語音郵件,語音輸入乃至語音操控等以語音識別為基礎的人機交互日益普及.盡管生物識別方式不斷增多,語音識別方式仍是主流方式.與其他生物識別技術相比,語音識別技術不僅具有非接觸,非侵入性,使用方便,不會遺失和忘記,不需記憶等特點。

2022-03-13 11:05:43

生成對抗網絡(GAN)

@TOC(文章目錄)前言??在生成對抗網絡(GenerativeAdversarialNetwork，簡稱GAN)發明之前，變分自編碼器(VAE)被認為是理論完備，實現簡單，使用神經網絡訓練起來很穩定，生成的圖片逼近度也較高，但是人眼還是可以很輕易地分辨出真實圖片與機器生成的圖片。但在2014年GAN被提出之后，在之后的幾年里面里迅速發展，生成的圖片越來越逼真。1GAN1.1相

2022-03-04 08:11:26

生成對抗網絡 pytorch 機器學習

Adult數據集分析及四種模型實現

@TOC(文章目錄)一、數據集數據集介紹Adult數據集是一個經典的數據挖掘項目的的數據集，該數據從美國1994年人口普查數據庫中抽取而來，因此也稱作“人口普查收入”數據集，共包含48842條記錄，年收入大于50k的占比23.93%年收入小于50k的占比76.07%，數據集已經劃分為訓練數據32561條和測試數據16281條。該數據集類變量為年收入是否超過50k，屬性變量包括年齡、工種、學歷、職業

2022-03-02 08:33:29

數據集缺失值數據挖掘

100 個 pandas 案例，強烈建議收藏！

100 個 pandas 案例，強烈建議保存

2022-01-25 18:57:15

數據分析 python pandas

featuretools完全指南-可自動構造機器學習特征的Python庫

在公眾號「python風控模型」里回復關鍵字：學習資料特征工程意味著從現有數據中構建附加特征，這些數據通常分布在多個相關表中。特征工程需要從數據中提取相關信息并將其放入單個表中，然后可用于訓練機器學習模型。構建特征的過程非常耗時，因為每個新特征通常需要幾個步驟來構建，尤其是在使用來自多個表的信息時。我們可以將特征創建的操作分為兩類：轉換和聚合。讓我們看幾個例子，看看這些概念的實際應用。一個轉化作用

2022-01-14 12:04:26

機器學習 featuretool 特征工程

萬字總結Keras深度學習中文文本分類

文章將詳細講解Keras實現經典的深度學習文本分類算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN。

2022-01-13 11:12:09

sed 文本分類數據集

4萬字50余圖3個實戰示例一網打盡Transformer

各位朋友大家好，歡迎來到月來客棧。今天要和大家介紹的一篇論文是谷歌2017年所發表的一篇論文，名字叫做”Attentionisallyouneed“1。以下為文章目錄，大家可以快速定位到自己關注部分的內容。1.多頭注意力機制原理1.1動機1.1.1面臨問題1.1.2解決思路1.2技術手段1.2.1什么是selfAttention1.2.2為什么要MultiHeadAttention1.2.3同維度

2022-01-09 19:35:43

Transformer Bert nLP

零代碼快速集成AGC崩潰服務-xamarin框架-iOS

華為AGC的崩潰服務支持跨平臺，按照文檔整理了個Xamarin插件集成的文檔，有需要的開發者可以參考。環境配置和項目設置 =========安裝Xamarin環境主要是先安裝visual studio for MAC，然后安裝Mobile development with .NET，具體可以參考??Xamarin環境搭建??。AGC創建項目工程，并且開通華為分析服務。這部分是基本操作，可以參見

2021-12-13 16:41:42

自定義 ide 創建項目

ICCV 2021 口罩人物身份鑒別全球挑戰賽冠軍方案分享

10月11-17日，萬眾期待的國際計算機視覺大會 ICCV 2021 (International Conference on Computer Vision) 在線上如期舉行，受到全球計算機視覺領域研究者的廣泛關注。

2021-11-22 16:28:11

阿里云視頻云人工智能

四種 AI 技術方案，教你擁有自己的 Avatar 形象

大火的Avatar到底是什么？隨著元宇宙概念的大火，Avatar這個詞也開始越來越多出現在人們的視野。2009年，一部由詹姆斯?卡梅隆執導3D科幻大片《阿凡達》讓很多人認識了Avatar這個英語單詞。不過，很多人并不知道這個單詞并非導演杜撰的，而是來自梵文，是印度教中的一個重要術語。根據劍橋英語詞典解釋，Avatar目前主要包含三種含義。!1.png(https://s4.51cto.com/im

2021-11-04 15:53:15

3d 建模生成模型

基于Python的信用評分卡模型

基于Python的信用評分卡模型-give me some credit數據集，AUC 0.93,性能卓越

2021-10-24 20:34:32

建模信用評分數據

讓TensorFlow在Macbook M1上性能翻倍

本文介紹在Macbook M1筆記本上升級MacOS 12 beta版操作系統，并且安裝Tensorflow 2.5，實現TensorFlow在MacOS上面性能的大幅提升。

2021-09-25 21:00:58

MacBook M1 M1 Tensorflow

小布助手在面向中文短文本的實體鏈指比賽中的實踐應用

實體鏈指是指對于給定的一個文本（如搜索 Query、微博、對話內容、文章、視頻、圖片的標題等），將其中的實體與給定知識庫中對應的實體進行關聯。實體鏈指一般有兩種任務設計方式：Pipeline 式和端到端式。

2021-08-24 14:27:01

智能助手短文本算法

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