小胡说人工智能的博客

本项目是以向量机(SVM) 作为技术支持，使用酒店评论集作为数据集，训练出针对酒店评论情感的分析模型，使用word2vec产生词向量，实现服务器端提供数据、客户端查询数据的打分推荐系统。本系统可以帮助用户更好地了解酒店的口碑和评价，从而做出更明智的决策。

本项目采用了矩阵分解算法，用于对玩家已游玩的数据进行深入分析。它的目标是从众多游戏中筛选出最适合该玩家的游戏，以实现一种相对精准的游戏推荐系统。本项目的目标是通过矩阵分解和潜在因子模型，提供一种更为精准的游戏推荐系统。这种个性化推荐可以提高玩家的游戏体验，同时也有助于游戏平台提供更好的游戏推广和增加用户黏性。

本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度，并通过用户的交互方式，以单击电影的方式，提供两种不同的电影推荐方式。项目融合了协同过滤和深度学习技术，为用户提供了两种不同但有效的电影推荐方式。这可以提高用户体验，使他们更容易找到符合他们口味的电影。

本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度，并通过用户的交互方式，以单击电影的方式，提供两种不同的电影推荐方式。项目融合了协同过滤和深度学习技术，为用户提供了两种不同但有效的电影推荐方式。这可以提高用户体验，使他们更容易找到符合他们口味的电影。

本项目通过Google的Bert模型，基于Attention的大规模语料预训练模型，构建LSTM命名实体识别网络，设计一套问答系统通用处理逻辑，实现智能问答任务。它可以接受用户提出的问题，并基于Bert模型和LSTM命名实体识别网络，理解问题并提供精确的答案。这个系统的通用性使得它在多个领域和应用中都具有广泛的潜力，从解答常见问题到处理专业领域的知识查询。

项目基于中文分词库jieba的技术基础上构建，用于提取新闻文章中的关键词，然后根据这些关键词来获取相关的新闻内容。项目还使用了杰卡德相似系数来计算不同新闻文章之间的相似度。当用户浏览某一篇新闻时，系统能够智能地推荐与该新闻相关的其他新闻。对于新闻阅读者来说，可以提供更丰富的新闻体验，帮助他们更全面地了解感兴趣的主题和新闻事件。

用户根据其喜好选择主音调式和即兴参数，然后输入歌曲信息，如BPM（每分钟节拍数）、弦级数和重复次数，从而生成独特的音乐。这种方法实现了上下文相关的即兴演奏，让用户能够在创作音乐时融入个人风格和情感。

本项目利用语音文件和方言标注文件，提取语音的梅尔倒谱系数特征，并对这些特征进行归一化处理。在基于标注文件的指导下，构建了一个字典来管理数据。接着，我们选择WaveNet机器学习模型进行训练，并对模型的输出进行softmax处理。最终，经过训练后的模型将被保存以备后续使用。

本项目以循环神经网络为基础，构建了多层RNN模型。通过对数据集进行训练，并对模型和数据集进行调整，实现了生成藏头诗与歌词的功能。项目模型可以接受用户输入的藏头信息，并生成具有相应的藏头诗，或者根据用户提供的歌词开头生成完整的歌词。通过这个项目，我们可以创造出富有创意和感情的文本作品，为用户带来更多的艺术体验和乐趣。

人工智能在中医药领域的传承创新发展中发挥了重要作用，其中，中医药文本的信息抽取是构建中医药知识图谱的核心组成部分。这对于构建上层应用，例如临床辅助诊疗系统（CDSS）等提供了基础。本次命名实体识别（NER）挑战的目标是从中药药品说明书中提取关键信息，包括药品、药物成分、疾病、症状、证候等13类实体，以构建中医药药品知识库。

人工智能在中医药领域的传承创新发展中发挥了重要作用，其中，中医药文本的信息抽取是构建中医药知识图谱的核心组成部分。这对于构建上层应用，例如临床辅助诊疗系统（CDSS）等提供了基础。本次命名实体识别（NER）挑战的目标是从中药药品说明书中提取关键信息，包括药品、药物成分、疾病、症状、证候等13类实体，以构建中医药药品知识库。

本项目以学术论文、维基百科等数据集为基础，通过应用TextRank和Seq2Seq算法对模型进行优化和改进，致力于构建一体化的文章摘要、标题和关键词辅助生成系统。为了提供用户友好的体验，我们设计了可视化界面，并将整个程序封装为可执行文件，可以在PC端直接运行。

本文基于PyTorch框架，实现了6种经典的深度学习中文文本分类模型，这些模型包括基于Transformer模型的Bert和ERNIE，以及结合卷积神经网络、循环神经网络和深度金字塔卷积神经网络的bert_CNN、bert_RNN、bert_RCNN和bert_DPCNN，并对各模型进行了训练与结果比较。

本文以Pytorch为框架，实现了7种经典的深度学习中文文本分类模型，包括TextCNN、TextRNN、FastText、TextRCNN、TextRNN_Attention、DPCNN和Transformer。通过这篇文章，读者可以了解到各种深度学习中文文本分类模型的实现细节和性能表现。本文不仅为学术研究者提供了参考，也为开发者和实践者提供了可复用的代码和实验指南，帮助他们在中文文本分类任务中取得更好的结果。