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如果能在1分钟内训练出个AI模型,你想要什么?

随着人工智能的技术不断成熟,AI逐渐在各行业内落地,比如:在常见的安防监控领域,我们可以通过人脸识别去抓捕逃犯;在教育领域,我们可以使用OCR识别做拍题识别;在新零售领域,我们通过物体识别判断货品位置和数量;甚至在养猪场,我们都能用AI技术检测养猪的位置及数量。在不知不觉中,AI越来越融入到工作生活方方面面。 然而说到其背后运用的AI模型,除了一些非常成熟的基础感知层AI能力如人脸识别、OCR等可以直接应用,实际上绝大部分场景都需要算法工程师根据业务标注数据来进行单独训练的。那么面对持续变化的定制化需求,如何以最低的成本实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。 为了解决行业痛点,让更多企业享受到AI带来的红利。智能视觉依托阿里云强大的算力和数据基础,为用户提供一键式AI模型训练及预测的能力,轻松的解决了这一定制化难题。 智能视觉产品发

Hanlp1.7版本的新增功能一览

Hanlp1.7版本在去年下半年的时候就随大快的DKH1.6版本同时发布了,截至目前1.7大版本也更新到了1.7.1了。本篇分别就1.7.0和1.7.1中新增的功能做一个简单的汇总介绍。 HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP 具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 在提供丰富功能的同时,HanLP 内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布,使用非常方便,同时自带一些语料处理工具,帮助用户训练自己的模型。 1.7.0更新如下: 新增文本聚类模块(k-means和repeated bisection) 词法分析器新增流水线模式 词法分析器加入规则 enableRuleBasedSegment #991 支持通过 JVM 的启动参数指定 data 路径:java -DHANLP_ROOT=/opt/hanlp 则加载/opt/hanlp/data #983 分词断句支持指定断句颗粒 #1018 CustomDictionary.insert("新词语", "词性标签...

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