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搜索资源列表

  1. vc++数字图像识别技术经典案例 光盘源码

  2. 第1章　数字图像与图像处理　1 1.1　数字图像相关概念　1 1.1.1　数字图像　1 1.1.2　图像处理　2 1.1.3 　图像识别　2 1.1.4　图像理解　3 1.2　图像的获取、显示与表示　3 1.2.1　图像的获取　3 1.2.2　图像显示　4 1.2.3　图像表示　4 1.3　数字图像处理系统的基本组成结构　9 第2章　相关的图像处理技术　10 2.1 　图像分割技术　10 2.1.1　阈值与图像分割　10 2.1.2　梯度与图像分割　11 2.1.3　边界提取与轮廓跟踪　11

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-12
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：girl198728

  1. Web中文信息抽取技术与命名实体识别方法的研究.pdf

  2. Web中文信息抽取技术与命名实体识别方法的研究.pdf

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-12-05
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：skycity0713

  1. 电子银行安全技术

  2. 银行电子化建设经过近半个世纪的发展!实现了三次飞跃"第一次飞跃是将计算机与 通信#4B4$技术融入银行业务!使银行业务的手工操作实现了电子化!并推出了自助银行 服务"第二次飞跃是将信息技术##C$融入银行业务!使银行业务在提供支付服务的基础 上!还能为客户提供金融信息增值服务!从而使传统银行发展成为了电子银行"第三次飞跃 是将万维网#D:E$技术融入银行业务!使实体银行向着虚拟银行发展" 电子银行的建立和发展!使银行真正体现了以客户为中心!为客户提供更多%更好的银 行服务产品!把银行建设成为高

  3. 所属分类：系统安全

    • 发布日期：2013-02-24
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：luosijin123

  1. 中文时间表达式识别研究

  2. 随着信息处理技术的飞速发展，命名实体识别技术越来越多的受到人们的关注。本文所研究的时间表达式识别，就是命名实体识别领域一项基础而重要的任务。

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2013-03-21
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：yy123hefei

  1. 中文NER集合

  2. 基于马尔科夫逻辑的命名实体识别技术 关于NER的综述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：sjtucissy

  1. 2014top2最优秀的人脸识别开放平台api指导开发说明资料_v3.2

  2. 文档声明 本文档的版权属于由北京千搜科技有限公司，最终解释权归北京千搜科技有限公司所有。 更新说明 本文档是OpenFace开发文档的Version 3.2版本。相对以往的版本，进行了如下修订： 1、添加了AddFaces接口，开发者可以通过这个接口一次添加多个Face到Ren对象。 2、添加了RemoveFaces接口，开发者可以通过这个接口一次移除多个Ren对象中的Face。 文档概要 本文档是OpenFace（http://face.qiansou.cn）人脸识别开放平台的指导开发文档，

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2014-07-18
    • 文件大小：392kb
    • 提供者：sdu_king_c

  1. 中文命名实体识别

  2. 命名实体识别（NE）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-03-12
    • 文件大小：859kb
    • 提供者：baidu_26515319

  1. 深度学习命名实体识别【TKDE2020-南洋理工】.pdf

  2. 近年来，基于连续实值向量表示和通过非线性处理的语义组合的深度学习被应用到NER系统中，产生了最先进的性能。在这篇论文中，我们对现有的深度学习技术进行了全面的回顾。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-17
    • 文件大小：944kb
    • 提供者：syp_net

  1. 汉语自动分词和命名实体识别

  2. 　该资源对命名实体识别和自动分词技术进行了研究。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2012-04-07
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：jjychange

  1. 命名实体识别技术综述

  2. 命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一，目的是识别文本中的命名实体并将其归纳到相应的实体类型中。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：574kb
    • 提供者：syp_net

  1. 改进的知识迁移景点实体识别算法研究及应用

  2. 提出一种改进的知识迁移景点实体识别算法,通过对人民日报的数据集进行关键词、句子以及可扩展能力三种级别的实验评估扩展数据集。【结果】实验结果表明,本文方法在仅使用少量标注数据时,其准确率相比使用全部标注数据的模型提高1.62%。【局限】对样本扩展能力考虑的特征较少,可能影响模型效果。【结论】解决了景点实体识别中严重依赖标注数据质量的问题,为旅游自动化推荐提供技术支持。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：kamo54

  1. 如何利用NER技术，炼造出地址实体识别的火眼金睛

  2. 中文命名实体识别（Named Entities Recognition，NER）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中用来解决信息抽取（information extraction）问题的一项技术，它可以从非结构化文本中抽取类似人名、地名、组织机构名、时间等实体信息从而得到结构化的数据。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-30
    • 文件大小：767kb
    • 提供者：poplar_xubo

  1. 一种面向微博文本的命名实体识别方法

  2. 命名实体识别是自然语言处理领域的一项基础性技术。近年来微博等网络社交平台发展迅速，其独特的形式对传统的命名实体识别技术提出了新的挑战。故提出一种基于条件随机场模型的改进方法，针对微博文本短小、语义含糊等特点，引入外部数据源提取主题特征和词向量特征来训练模型，针对微博数据规模大、人工标准化处理代价大的特点，采取一种基于最小置信度的主动学习算法，以较小的人工代价强化模型的训练效果。在新浪微博数据集上的实验证明，该方法与传统的条件随机场方法相比F值提高了4.54%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：275kb
    • 提供者：weixin_38637998

  1. 专利中化学和基因/蛋白质实体识别的神经网络方法

  2. 在生物医学研究中，专利包含大量信息，而生物医学文本挖掘最近在专利中引起了很多关注。 为了加快专利生物医学文本挖掘的发展，BioCreative V.5挑战赛组织了三个方面，即化学实体提及识别（CEMP），基因和蛋白质相关对象识别（GPRO）以及注释服务器的技术互操作性和性能，专注于专利中的生物医学实体识别。 本文介绍了针对CEMP和GPRO轨道的神经网络方法。 在该方法中，具有条件随机场层的双向长期短期记忆被用于识别专利中的生物医学实体。 为了提高性能，我们探索了神经网络模型的其他功能（即，词性

  3. 所属分类：其它

  1. NameEntityRecognizerAPI:Flask和Streamlin中的名称实体识别器API-源码

  2. NameEntityRecognizerAPI Flask和Streamlin中的名称实体识别器API 要求：-python3运行该应用程序的步骤 使用cmd“ pip3 install -r required.txt”的pip从“ requirements.txt”文件安装所有python软件包。 只需使用cmd“ python3 app.py”运行app.py，它将在端口上启动用于名称实体识别器的基于flask的API。 基于令牌的身份验证技术已应用于安全的API端点。 确保app

  3. 所属分类：其它

  1. 对抗式多任务学习技术实体识别

  2. 对抗式多任务学习技术实体识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：474kb
    • 提供者：weixin_38741531

  1. chatbot_ner：chatbot_ner：聊天机器人的命名实体识别-源码

  2. 聊天机器人的命名实体识别 Chatbot NER是自定义的开源框架，旨在支持文本消息中的实体识别。 在对现有的系统进行了彻底的研究之后，Haptik的团队感到非常需要建立一个适用于会话AI并支持印度语言的框架。 目前，Chatbot-ner支持英语，印地语，古吉拉特语，马拉地语，孟加拉语和泰米尔语及其代码混合形式。 当前，此框架使用通用模式以及少量NLP技术从稀疏数据的语言中提取必要的实体。 Chatbot ner的API结构的设计考虑了会话型AI应用程序的可用性。 Haptik团队一直在努力

  3. 所属分类：其它

  1. HanLP：中文分词词性标注命名实体识别依存句法分析语义依存分析新词发现用自动生成的摘要进行文本分类聚类拼音简繁转换自然语言处理-源码

  2. HanLP：汉语言处理 || || 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎，目标是普及落地最前沿的NLP技术。HanLP实现功能完善，性能高效，架构清晰，语料时新，可自定义的特点。 穿越世界上最大的多语言种语料库，HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德内部的104种语言上的10种联合任务：分词（粗分，细分2个标准，强制，合并，校正3种），词性标注（PKU，863，CTB，UD四套词性规范），命名实体识别（PKU，MSRA，OntoNot

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：757kb
    • 提供者：weixin_42134054

  1. 基于CRF算法的航天命名实体识别

  2. 航天领域相关文本正在飞速累积，随着人类探索太空的进程快速推进，相关文本的累积速度进一步加快。人工阅读整理此类文本显得效率低下，因此，针对航天文本研究信息抽取技术实现信息自动抽取变得十分有价值，而命名实体识别技术又是自动信息抽取的基础，建立一种航天命名实体识别的高效方法具有很重要的现实意义。本文针对航天领域命名实体识别这一特定问题，通过人工构建训练数据集、特征设计和CRF模型训练，建立了一种航天命名实体识别的高效方法。通过与基于字符串匹配的方法相比较，本文所提方法有着更高的准确率和召回率，验证了本

  3. 所属分类：其它

  1. 基于残差空洞卷积神经网络的网络安全实体识别方法

  2. 近年来，网络安全威胁日益增多，数据驱动的安全智能分析成为网络安全领域研究的热点。特别是以知识图谱为代表的人工智能技术可为多源异构威胁情报数据中的复杂网络攻击检测和未知网络攻击检测提供支撑。网络安全实体识别是威胁情报知识图谱构建的基础。开放网络文本数据中的安全实体构成非常复杂，导致传统的深度学习方法难以准确识别。在BERT（pre-training of deep bidirectional transformers）预训练语言模型的基础上，提出一种基于残差空洞卷积神经网络和条件随机场的网络安全实

  3. 所属分类：其它

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