文档被保存，但是语音的数据丢失-低调大师

文档被保存，但是语音的数据丢失

2017-11-07 496

本文出自Simmy的个人blog：西米在线 http://simmyonline.com/archives/135.html

word 保存时弹出：“文档被保存，但是语音的数据丢失，因为没有足够空间存储这些数据。”

word2003具有语音识别功能，解决方法：

1.在“工具”菜单上，单击“选项”。
2.在“选项”窗体中，单击“保存”页。
3.在“保存”页中，去掉“嵌入语言数据”复选项前面的勾。
4.单击“确定”按钮保存

本文转simmy51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/helpdesk/132157 ，如需转载请自行联系原作者

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词形变换和词干提取工具（英文）

在信息检索和文本挖掘中，需要对一个词的不同形态进行归并，即词形规范化，从而提高文本处理的效率。例如：词根run有不同的形式running、ran另外runner也和run有关。这里涉及到两个概念：词形变化：把一个任何形式的语言词汇还原为一般形式。（比如：cats--->cat，did--->do）词干提取：去除词缀得到词根的过程。（比如fisher--->fish，effective--->effect ）下面介绍几个用着不错的工具包：词形变换 TreeTagger TreeTagger可以分析出文本中单词的词性（pos）和词语原型（时态变换、单复数变换）示例 Tom has left Beijing for about 100 days. 解析结果注意不能解析的结果为<unknown> 数字不能解析的结果为@card@ 可以处理的语言有英语、德语、法语官网 http://www.cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/ 使用（linux环境下）下载工具包解压后进入目录cmd/，假设...

2017-11-08

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原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 写得非常好，可以细读全连接网络 VS 卷积网络全连接神经网络之所以不太适合图像识别任务，主要有以下几个方面的问题：参数数量太多考虑一个输入1000*1000像素的图片(一百万像素，现在已经不能算大图了)，输入层有1000*1000=100万节点。假设第一个隐藏层有100个节点(这个数量并不多)，那么仅这一层就有(1000*1000+1)*100=1亿参数，这实在是太多了！我们看到图像只扩大一点，参数数量就会多很多，因此它的扩展性很差。没有利用像素之间的位置信息对于图像识别任务来说，每个像素和其周围像素的联系是比较紧密的，和离得很远的像素的联系可能就很小了。如果一个神经元和上一层所有神经元相连，那么就相当于对于一个像素来说，把图像的所有像素都等同看待，这不符合前面的假设。当我们完成每个连接权重的学习之后，最终可能会发现，有大量的权重，它们的值都是很小的(也就是这些连接其实无关紧要)。努力学习大量并不重要的权重，这样的学习必将是非常低效的。网络层数限制我们知道网络层数越多其表达能力...

2017-11-08

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