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RPA开发教程丨RPA+NLP邮件智能分析

RPA+NLP邮件项目背景 随着公司规模的不断扩大,公司商务邮箱里面的邮件也越来越多,而业务人员在繁忙的工作期,必须加班加点投入其中,由此,对邮件进行智能分析自动处理,变成了一种迫切需求。 来也科技的UiBot RPA团队对此业务进行梳理之后,提供了RPA+NLP的解决方案。

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电影推荐系统实现原理及Ptyhon源代码下载

在这个教程中,我们将实现一个基于电影内容本身相似性的推荐系统。我们将利用自然语言处理/ NLP技术来提取每个电影的特征,然后建立不同电影之间的余弦相似性矩阵,最后利用相似矩阵来推荐指定电影的10个最相似电影。

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敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【构建用户画像篇】

在业务中如何运用NLP技术构建客户画像。

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spaCy实战论文分类【NLP】

spaCy是一个流行、易用的Python自然语言处理包。spaCy具有相当高的处理精度,而且处理速度极快。不过,由于spaCy还是一个相对比较新的NLP开发包,因此它还没有像NLTK那样被广泛采用,而且目前也没有太多的教程。

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入行AI,程序员为什么要学习NLP?

计算机能“理解并开口说话”,意味着与人类可进行更广泛的交流,从而一步步逼近并超越“图灵测试”,让人工智能掀开新的篇章。

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NLP自然语言处理中的hanlp分词实例

本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。

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NLP度量指标BELU真的完美么?

NLP重要评价准则之一——BLEU,真的完美无缺么?

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2018年,自然语言处理最全的应用与合作

机器翻译、语音交互、汽车、医疗、法律、金融、广告、电商,全年案例大合集。

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【NLP学习笔记】(二)gensim使用之Topics and Transformations

本文主要翻译自:https://radimrehurek.com/gensim/tut2.html 这个教程会向大家展示如何将代表文档的向量转换成另一种向量,做这件事的目的主要有两个: 发现语料中的隐藏结构,比如词与词之间的联系,然后用一种全新的方式、一种更能表现语义的方式(semantic way)来描述文档。

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【NLP学习笔记】(一)Gensim基本使用方法

本文主要内容主要介绍gensim的基础使用方法,文章内容主要来自https://radimrehurek.com/gensim/tut1.html#from-strings-to-vectors

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开源大数据周刊-第105期

资讯 340亿美元收购红帽,IBM在拥挤的云市场另辟蹊径 Hadoop真的要死了吗?程序员的革命or灾难:机器人在GitHub修复bug、与人不相上下 基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估 如期而至!谷歌开源 BERT 模型源代码 4年数据涨万倍,Uber大数据平台四...

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Keras文本分类实战(下)

本文是使用kreas处理文本分析的入门教程(下),介绍文本处理的两种方法——独热编码和词嵌入。

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