随笔分类 - NLP实战通关指南 ⛵ 文本&语音项目实操大全
从TF-IDF到word2vec，从textCNN到LSTM，从transformer到BERT，从情感分析到语义检索，从问答系统到知识图谱，从机器翻译到语音识别，NLP领域最新最全的技术与业务落地应用项目，这里全都有，快快关注我吧！@ShowMeAI研究中心
摘要：
本文浅试Meta开源的大型AI语言模型『Galactica』，带大家体验安装与多场景使用。Galactica被称为“最懂科学的智能NLP模型”，能够预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！全都会！
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摘要：
本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型，使用 Transformer 编码器的序列标注器，以保证文本数据的质量，进而提升NLP模型的效果。
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摘要：
随着Diffusion Model的普及，AI绘画只需要你输入文本描述，模型就能在几分钟内生成精准匹配的精美图像。本文从使用步骤、费用和商用等角度对3个主流平台进行比较：DALL·E2、Midjourney、Stable Diffusion。
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摘要：
音乐领域，借助于歌曲相关信息，模型可以根据歌曲的音频和歌词特征，将歌曲精准进行流派分类。本文讲解如何基于机器学习完成对音乐的识别分类。
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摘要：
本文讲解音频检索技术及其广泛的应用场景。以『听曲识歌』为例，技术流程为具对已知歌曲抽取特征并构建特征向量库，而对于待检索的歌曲音频，同样做特征抽取后进行比对和快速匹配。
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摘要：
本文使用tf-idf（词频-逆文件频率）、lsi（潜在语义索引）和 doc2vec(文档向量化嵌入)这3种最基础的NLP文档嵌入技术，对文本进行嵌入操作（即构建语义向量）并完成比对检索，构建一个基础版的文本搜索引擎。
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本文使用tf-idf（词频-逆文件频率）、lsi（潜在语义索引）和 doc2vec(文档向量化嵌入)这3种最基础的NLP文档嵌入技术，对文本进行嵌入操作（即构建语义向量）并完成比对检索，构建一个基础版的文本搜索引擎。
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摘要：
太难了！xdm！哄女朋友太难了！本文手把手带大家构建一个处理和分类语音检测情绪的系统，完成求生欲max的「语音情感识别任务」
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摘要：
股市预测，销量预测，病毒传播...使用 Merlion 时间序列建模搞定全部！本文详解全部流程：加载和转换数据、建立和训练模型、模型结果后处理、评估模型性能。
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