檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
提供兩個(gè)短文本之間的語(yǔ)義相似度計(jì)算能力，輸出的相似度是一個(gè)介于0到1之間的實(shí)數(shù)值，輸出數(shù)值越大，則代表語(yǔ)義相似程度相對(duì)越高，幫助快速實(shí)現(xiàn)推薦、檢索、排序等應(yīng)用。——我們只做精品！ 更多產(chǎn)品：請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接 https://marketplace.huaweicloud.com/sel
提供兩個(gè)短文本之間的語(yǔ)義相似度計(jì)算能力，輸出的相似度是一個(gè)介于0到1之間的實(shí)數(shù)值，輸出數(shù)值越大，則代表語(yǔ)義相似程度相對(duì)越高，幫助快速實(shí)現(xiàn)推薦、檢索、排序等應(yīng)用。——我們只做精品！ 更多產(chǎn)品：請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接 https://marketplace.huaweicloud.com/sel
【敏感詞過(guò)濾 敏感詞審核 文本審核 違禁詞檢測(cè) 違規(guī)詞審核】提供對(duì)敏感事件、違規(guī)詞語(yǔ)及監(jiān)管要求封禁詞語(yǔ)的識(shí)別審核能力，可用于用戶評(píng)論過(guò)濾、注冊(cè)信息篩選、文章內(nèi)容審核等場(chǎng)景。 采用權(quán)威違禁詞庫(kù)，包含海量歷史數(shù)據(jù)，及持續(xù)更新能力。一、 產(chǎn)品介紹智能內(nèi)容安全審核服務(wù)是一款基于云計(jì)算、大
【敏感詞過(guò)濾 敏感詞審核 文本審核 違禁詞檢測(cè) 違規(guī)詞審核】提供對(duì)敏感事件、違規(guī)詞語(yǔ)及監(jiān)管要求封禁詞語(yǔ)的識(shí)別審核能力，可用于用戶評(píng)論過(guò)濾、注冊(cè)信息篩選、文章內(nèi)容審核等場(chǎng)景。 采用權(quán)威違禁詞庫(kù)，包含海量歷史數(shù)據(jù)，及持續(xù)更新能力。一、 產(chǎn)品介紹智能內(nèi)容安全審核服務(wù)是一款基于云計(jì)算、大
文本相似度（高級(jí)版） 功能介紹 對(duì)文本語(yǔ)義相似度計(jì)算。 具體Endpoint請(qǐng)參見(jiàn)終端節(jié)點(diǎn)。 本API免費(fèi)調(diào)用，調(diào)用限制為2次/秒。 文本相似度基礎(chǔ)版和高級(jí)版基于不同算法實(shí)現(xiàn)，對(duì)相同文本，基礎(chǔ)版和高級(jí)版的結(jié)果有所差別。根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)，高級(jí)版效果一般優(yōu)于基礎(chǔ)版。 調(diào)試 您可以在API
文本相似度（基礎(chǔ)版） 功能介紹 對(duì)文本進(jìn)行語(yǔ)義相似度計(jì)算。 具體Endpoint請(qǐng)參見(jiàn)終端節(jié)點(diǎn)。 調(diào)用華為云NLP服務(wù)會(huì)產(chǎn)生費(fèi)用，本API支持使用基礎(chǔ)套餐包，購(gòu)買時(shí)請(qǐng)?jiān)谧匀徽Z(yǔ)言處理價(jià)格計(jì)算器中查看基礎(chǔ)套餐包和領(lǐng)域套餐包支持的API范圍。 也可使用文本相似度（高級(jí)版）接口，詳情請(qǐng)見(jiàn)
為了避免文章長(zhǎng)度的差異，可以使用相對(duì)詞頻） 3)生成兩篇文章各自的詞頻向量 4)計(jì)算兩個(gè)向量的余弦相似度，值越大就表示越相似 simhash(大數(shù)據(jù)考慮) 1、分詞，把需要判斷文本分詞形成這個(gè)文章的特征單詞。最后形成去掉噪音詞的單詞序列并為每個(gè)詞加上權(quán)重，我們假設(shè)權(quán)重分為5個(gè)級(jí)別（1~5）。比如：“
法，將用戶的喜好以文檔描述并轉(zhuǎn)換成向量模型，對(duì)商品也是這么處理，然后再通過(guò)計(jì)算商品文檔和用戶偏好文檔的余弦相似度。文本相似度計(jì)算在信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器翻譯、文檔復(fù)制檢測(cè)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。比如輿論控制，我們假設(shè)你開(kāi)發(fā)了一個(gè)微博網(wǎng)站，并且已經(jīng)把世界上罵人的句子都已經(jīng)收錄進(jìn)了數(shù)
CTPN是目前流傳最廣、影響最大的開(kāi)源文本檢測(cè)模型，可以檢測(cè)水平或微斜的文本行。文本行可以被看成一個(gè)字符sequence，而不是一般物體檢測(cè)中單個(gè)獨(dú)立的目標(biāo)。同一文本行上各個(gè)字符圖像間可以互為上下文，在訓(xùn)練階段讓檢測(cè)模型學(xué)習(xí)圖像中蘊(yùn)含的這種上下文統(tǒng)計(jì)規(guī)律，可以使得預(yù)測(cè)階段有效提升文本塊預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。CT
文本立場(chǎng)檢測(cè)是文本意見(jiàn)挖掘領(lǐng)域的基礎(chǔ)性研究,旨在分析文本中對(duì)特定目標(biāo)所表現(xiàn)的立場(chǎng)傾向.隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,用戶對(duì)于公共事件、消費(fèi)產(chǎn)品等的討論文本呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),文本立場(chǎng)檢測(cè)研究對(duì)產(chǎn)品營(yíng)銷、輿情決策等具有重要意義.從目標(biāo)類型、文本粒度以及研究方法3個(gè)角度對(duì)文本立場(chǎng)檢測(cè)研究工作展開(kāi)綜述
文本檢測(cè)實(shí)現(xiàn)，以便您可以開(kāi)始在自己的應(yīng)用程序中應(yīng)用文本檢測(cè)。 為什么自然場(chǎng)景文本檢測(cè)如此具有挑戰(zhàn)性？ 在受約束的受控環(huán)境中檢測(cè)文本通?？梢酝ㄟ^(guò)使用基于啟發(fā)式的方法來(lái)完成，例如利用梯度信息或文本通常被分組為段落并且字符出現(xiàn)在一條直線上的事實(shí)。 然而，自然場(chǎng)景文本檢測(cè)是不同的——而且更具挑戰(zhàn)性。 由
ad -O weights/icdar2015_hourglass88.pth 高達(dá)82 fps的實(shí)時(shí)文本檢測(cè)，華科AAAI2020提出可微分二值化模塊
推薦一個(gè)剛剛發(fā)現(xiàn)的專注文本檢測(cè)的欄目：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67319122 本博文只是對(duì) openCV 教程 sample
度學(xué)習(xí)下的OCR技術(shù)將文字識(shí)別過(guò)程分為：文本區(qū)域檢測(cè)以及字符識(shí)別。本案例中介紹的模型CTPN就是一種文本檢測(cè)模型，它將圖片中的文字部分檢測(cè)出來(lái)。 注意事項(xiàng)： 本案例使用框架**:** TensorFlow-1.13.1 本案例使用硬件規(guī)格**:** 8 vCPU + 64
目錄 ABCNetv1 & ABCNetv2 數(shù)據(jù)部分 ABCNetv1 & ABCNetv2 有預(yù)訓(xùn)練，123m，16幀。 GitHub - aim-uofa/AdelaiDet: AdelaiDet
析等。通過(guò)詞之間的距離（如cosine相似度、歐氏距離等）來(lái)判斷它們之間的語(yǔ)義相似度，采用一個(gè)三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) “輸入層-隱層-輸出層”。Word2Vec有個(gè)核心的技術(shù)是根據(jù)詞頻用Huffman編碼 ，使得所有詞頻相似的詞隱藏層激活的內(nèi)容基本一致，出現(xiàn)頻率越
于是我決定把它用到項(xiàng)目中，來(lái)判斷兩個(gè)文本的相似度。但后來(lái)實(shí)際操作發(fā)現(xiàn)有一些問(wèn)題：直接說(shuō)就是查詢一本書(shū)中的相似章節(jié)花了我7、8分鐘；這是我不能接受……
文本內(nèi)容審核怎么自定義檢測(cè)場(chǎng)景？ 使用文本內(nèi)容審核時(shí)，您可以配置自定義詞庫(kù)來(lái)過(guò)濾和檢測(cè)指定文本內(nèi)容。當(dāng)前僅支持中文內(nèi)容審核。 自定義白名單詞庫(kù)配置 進(jìn)行白名單詞庫(kù)配置，可以不檢測(cè)白名單詞庫(kù)中配置的內(nèi)容。 自定義黑名單詞庫(kù) 黑名單詞庫(kù)的名稱指定給glossary_names就是設(shè)置自定義的場(chǎng)景。
風(fēng)險(xiǎn)文本識(shí)別，可檢測(cè)并識(shí)別該文本中包含的涉黃、涉政、廣告內(nèi)容 文本分類，提供對(duì)文本按照內(nèi)容類型進(jìn)行分類并輸出置信度 文本關(guān)鍵詞提取，對(duì)標(biāo)題、文章等文本內(nèi)容進(jìn)行分析，提取核心關(guān)鍵詞風(fēng)險(xiǎn)文本識(shí)別服務(wù)核心功能介紹： 輸入一段文本，可檢測(cè)并識(shí)別該文本中包含的涉黃、涉政、廣告內(nèi)容。 應(yīng)用場(chǎng)景推薦：
github 搜索文本相似度 文本處理實(shí)踐相關(guān)資料，包含文本特征提?。═F-IDF），文本分類，文本聚類，word2vec訓(xùn)練詞向量及同義詞詞林中文詞語(yǔ)相似度計(jì)算、文檔自動(dòng)摘要，信息抽取，情感分析與觀點(diǎn)挖掘等。 https://github.com/Roshanson/TextInfoExp
高達(dá)82 fps的實(shí)時(shí)文本檢測(cè),可微分二值化模塊 https://github.com/MhLiao/DB Real-time Scene Text Detection with Differentiable
無(wú)論是文字檢測(cè)，還是文字識(shí)別，骨干網(wǎng)絡(luò)的選擇是預(yù)測(cè)效果和預(yù)測(cè)效率的權(quán)衡。一般，選擇更大規(guī)模的骨干網(wǎng)絡(luò)，例如ResNet101_vd，則檢測(cè)或識(shí)別更準(zhǔn)確，但預(yù)測(cè)耗時(shí)相應(yīng)也會(huì)增加。而選擇更小規(guī)模的骨干網(wǎng)絡(luò)，例如MobileNetV3_small_x0_35，則預(yù)測(cè)更快，但檢測(cè)或識(shí)別的準(zhǔn)
