下列Project都是类似论文实现那样的demo级的,也不是传统的工程实现,用的方法一般比工业界的高端,非常适合练手用。 文章目录 1.分词 Word Segmentation 2.词预测 Word Prediction 3. 文本蕴涵 Textual Entailment 4.语音识别Automatic Speech Recognition 5. 自动摘要 Automatic Summarisation 6. 文本纠错 Text Correct ...
End-to-End Speech Emotion Recognition Project using ANN Speech Recognition Macedonian Conclusion NLP project-based learning offers hands-on experience, allowing you to apply theoretical knowledge to real-world situations. This approach promotes critical thinking, problem-solving, and creativity while encoura...
Steven-Hewitt/Entailment-with-Tensorflow,基于Tensorflow做文本蕴涵,提供数据和代码。 4.语音识别Automatic Speech Recognition buriburisuri/speech-to-text-wavenet,基于DeepMind WaveNet和Tensorflow做句子级语音识别。 5. 自动摘要 Automatic Summarisation PKULCWM/PKUSUMSUM,北大万小军老师团队的自动摘要方法汇总,包含了他...
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4. 语音识别 Automatic Speech Recognition buriburisuri/speech-to-text-wavenet,基于DeepMind WaveNet和Tensorflow做句子级语音识别。 5. 自动摘要 Automatic Summarisation PKULCWM/PKUSUMSUM,北大万小军老师团队的自动摘要方法汇总,包含了他们大量paper的实现,支持单文档摘要、多文档摘要、topic-focused多文档摘要。
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pythonnlpmachine-learningnatural-language-processingdeep-learningtensorflowpytorchtransformerspeech-recognitionseq2seqflaxpretrained-modelslanguage-modelsnlp-librarylanguage-modelhacktoberfestbertjaxpytorch-transformersmodel-hub UpdatedMay 20, 2025 Python infiniflow/ragflow ...
首先,做nlp不一定要很懂语言学,也不一定要跟语言学扯上关系。nlp可以仅是data mining,features engineering, 也的确有很多work目前在用文本或者对话做为数据集,然后用统计学方法实现目的,比如deep learning 。在某些任务上统计学模型功不可没,比如machine translation, speech recognition, question answering, etc. ...
语义识别业务请求接口 场景描述 获取意图模板的匹配情况。 接口方法 设置成“POST”。 URL https://IP:PORT/oifde/rest/api/speechrecognition 请求说明 表1 请求体参数 参数名称 数据类型 参数位置 必选/可选 描述 userId 来自:帮助中心 查看更多 → ...
人工智能的进展呼唤NLP的突破 Self-driving Surveillance detection Translation Medical diagnostics Game Personal assistant Art Image recognition Speech recognition Natural language Generative model Reinforcement learning 一,研究进展 利用计算机对人类语言进行处理,理解,使其具备人类的听说读写能力, 是未来最为关键的...