命名实体识别视频51cto

最新推荐文章于 2025-05-31 00:15:00 发布
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CTO网上技术论坛
AI天才研究院
09-27 958
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 51CTO（Chinese ToolBox Online）是一个综合性的在线技术交流平台，汇集了CTO、技术经理、系统分析师、项目经理、产品经理、业务开发人员等各行各业的人才，分享技术资源、解决方案及最佳实践经验。其官方网站为
51c自动驾驶~合集42
whaosoft~aiotの开发板商城
12-20 2601
现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。
python命名实体识别demo
01-04
python命名实体识别的demo以及训练字典，采用4-tag形式，准确率80以上
命名实体识别（附代码视频）
Chile_Wang的博客
06-09 517
在自然语言处理领域，在文本中提取出能够表征全文信息的词语是当前人类所关心的热点方向。因此，命名实体识别（NER）技术在文本搜索、文本推荐、知识图谱构建以及机器智能问答等领域都起着至关重要的...
实体识别在视频分析中的应用:行为识别与人群分析
AI天才研究院
01-07 768
1.背景介绍 视频分析是计算机视觉领域的一个重要应用，它涉及到对视频流中的对象、行为和场景进行识别、跟踪和分析。实体识别是视频分析中的一个关键技术，它涉及到对视频中的人、物、车辆等实体进行识别和跟踪。在这篇文章中，我们将主要讨论实体识别在行为识别和人群分析领域的应用。 行为识别是一种基于计算机视觉的技术，它涉及到对视频流中的人或物进行行为特征的提取和识别。行为识别可以用于安全监控、人群流量分析...
10000条“视频/音乐/书籍数据”命名实体识别标记数据分享
lqfarmer的博客
10-08 810
类似于人名/地名/组织机构名的命名体识别数据集，资源标注了大约10000条视频/音乐/书籍数据。数据的意义希冀能够基于此训练NLP模型识别句子中的视频/音乐/书籍等名称信息. 资源整理自网络，源地址：https://github.com/LG-1/video_music_book_datasets 标注数据下载地址： https://githu...
实体识别与关系抽取：打造复杂知识结构的10个步骤
!...# 1. 实体识别与关系抽取概述 ...实体识别，通常称为命名实体识别（NER），其目的在于从非结构化文本中识别和分类出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。而关系抽取则旨在从文本中识别实体之间的语义联
51c扩散模型~合集4
whaosoft~aiotの开发板商城
05-31 1480
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13956122生成性能提升不靠堆参数！基于掩码的扩散模型生成能力增强方法本文提出了一种名为 MaskUNet 的新方法，通过对扩散模型中的 U-Net 参数进行掩蔽，显著提升了图像生成质量。该方法利用时间步和样本依赖的掩蔽策略，动态选择有效的 U-Net 参数，从而提高生成效果，同时保持模型的泛化能力。paper title: Not All Parameters Matter: Masking Diffusion
51c自动驾驶~合集39
whaosoft~aiotの开发板商城
12-04 1998
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12707676大幅超越所有SOTA！地平线DiffusionDrive：生成式方案或将重塑端到端格局？近年来，由于感知模型的性能持续进步，端到端自动驾驶受到了来自工业界和学术界的广泛关注，端到端自动驾驶算法直接从原始传感器采集到的信息输入中学习驾驶策略。这种基于数据驱动的方法为传统的基于规则的运动规划提供了一种可扩展且强大的替代方案，而传统的基于规则的运动规划通常难以推广到复杂的现实世界驾驶环境。为了有效地从数据中学习驾
zh-NER-TF：用于中文命名实体识别的非常简单的BiLSTM-CRF模型中文命名实体识别（TensorFlow）
02-06
用于中文命名实体识别的简单BiLSTM-CRF模型 该存储库包含用于为中文命名实体识别任务构建非常简单的基于字符的BiLSTM-CRF序列标签模型的代码。 其目标是识别三种类型的命名实体：PERSON，LOCATION和ORGANIZATION。 这段代码可在Python 3和TensorFlow 1.2上运行，以下存储库给了我很多帮助。 模型 此模型类似于论文[1]和[2]提供的模型。 其结构如下图所示： 对于一个中文句子，该句子中的每个字符都有/将具有属于{O，B-PER，I-PER，B-LOC，I-LOC，B-ORG，I-ORG}集的标记。 第一层是查找层，旨在将每个字符表示从一个
NER中文命名实体识别数据集
07-05
中文命名实体识别数据集，很好用。包括组织，机构和人物三个实体。
详解视频中动作识别模型与代码实践
华为云官方博客
12-14 3233
本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。
揭开视频识别（动作识别）的神秘面纱（附代码和demo）！
Wenrui Xie的博客
06-18 2280
打架行为涉及多人，基于骨骼点技术的方案更适用于单人的行为识别。视频识别和检测也是最有落地场景前景的，像人脸识别、动作检测、异常检测、行人重识别、行人计数等都是很有落地前景的应用方向。基于骨骼点关键点识别有ST-GCN框架，主要把人体分为21个重要关节点，根据这些关节点不同的动作有不同的连接方式，运用图神经网络进行分类识别，应用场景有跌倒检测、动作检测等。使用目标检测与多目标跟踪获取视频输入中的行人检测框及跟踪ID序号，模型方案为PP-YOLOE，跟踪方案为OC-SORT，详细文档参考OC-SORT。
自然语言处理基于深度学习的中文命名实体识别实战
09-08
课程目标：学习完本门课程，您将对自然语言处理技术有更深入的了解，彻底掌握中文命名实体识别技术。适用人群：自然语言处理从业者、深度学习爱好者课程简介：命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一，在自然语言处理上游各个任务（问答系统、机器翻译、对话系统等）重扮演者十分重要的角色，因此深入掌握命名实体识别技术，是作为自然语言处理从业者毕本技能，本课程理论与实践相结合，希望能给大家带来帮助。 课程要求： （1）开发环境：Python3.6.5 Tensorflow1.13.1；（2）开发工具：Pycharm； （3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础； （4）学院收货：掌握命名实体识别关键技术； （5）学院资料：见课程资料； （6）课程亮点：全程实战操作，徒手撸代码。
自然语言处理基于Bert的中文命名实体识别实战
10-07
课程目标：学习完本门课程，您将对自然语言处理技术有更深入的了解，彻底掌握中文命名实体识别技术。适用人群：自然语言处理从业者、深度学习爱好者课程简介：命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一，在自然语言处理上游各个任务（问答系统、机器翻译、对话系统等）重扮演者十分重要的角色，因此深入掌握命名实体识别技术，是作为自然语言处理从业者毕本技能，本课程理论与实践相结合，希望能给大家带来帮助。课程要求：（1）开发环境：Python3.6.5 Tensorflow1.13.1；（2）开发工具：Pycharm； （3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础；（4）学院收货：掌握命名实体识别关键技术；（5）学院资料：见课程资料；（6）课程亮点：全程实战操作，徒手撸代码。
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
命名实体识别技术研究与应用探讨
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理（NLP）领域中一项基础且关键的任务，其核心目标是从非结构化的文本中自动识别出具有特定意义的实体，并将其归类到预定义的类别中，如人名、地名、...
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