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前 Google 科学家林德康详解:卷积神经网络如何应用于文本分类 | AI 研习社

提起卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),大部分人首先会想到图像识别、图像分类、图像处理等视觉应用场景。的确,CNN 在计算机视觉领域做出了巨大贡献,是当今绝大多数计算机视觉系统的技术核心,在谷歌 AlphaGo、ImageNet 图像分类和 Facebook 图像自动标记等场景得到了广泛应用。 但其实,把模型的输入元素从像素点换成文本集,CNN 还可以应用在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)场景中,例如文本分类,而且依然能够取得不错的效果。 关于 CNN 具体怎样应用于文本分类?CNN 在图像处理中的优势和文本分类之间有什么内在关联?Naturali 奇点机智联合TechCode 太库孵化器举办了一场线下分享活动,前 Google 高级管理科

横评:五款免费开源的语音识别工具

作为 SVDS 研究团队的成员,我们会经常接触各种不同的语音识别技术,也差不多见证了语音识别技术近几年的发展。直到几年之前,最先进的语音技术方案大多都是以语音为基础的(phonetic-based),包括发音模型(Pronunciation models),声学模型(Acoustic Modelling)和语言模型(Language Model)等。通常情况下,这些模型大多都是以隐马尔可夫模型(HMM)和 N-gram 模型为核心的。未来,我们希望以这些传统模型为基础,探索一些诸如与百度 Deep Speech 等最新的语音识别系统相结合的新技术。当然,目前互联网上可以找到许多针对这些基础模型进行解释、汇总的文章和资料,但针对它们之间的差别和特点展开阐述的却并不多。 为此,我们对比了五款基于 HMM 和 N-gram 模型的语音识别

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