AI 断
-
当古文遇上AI:深度学习如何让古籍“开口说话”
你有没有想过,那些尘封在古籍里的文字,有一天也能像老朋友一样,跟你“侃侃而谈”?这可不是天方夜谭!随着人工智能,尤其是深度学习技术的突飞猛进,咱们现在真能让古文“活”过来,听懂它们的故事,理解它们的智慧。 古文的“难”,难在哪? ...
-
中文词形还原方法大揭秘:规则、词典与代码实战
“词形还原”这个词,听起来有点儿学术,但其实它就在我们身边。想想你平时用搜索引擎的时候,输入“苹果的功效”和“苹果功效”,得到的结果是不是差不多?这就是词形还原在起作用。简单来说,词形还原就是把一个词的不同形态,比如“吃”、“吃了”、“正...
-
文本聚类算法怎么选?K-Means、层次聚类、DBSCAN、LDA优缺点大比拼
平时大家聊天、刷朋友圈、看新闻,会产生大量的文本信息。这么多文字,我们怎么把它们分门别类,快速找出我们最关心的内容呢?这就需要用到“文本聚类”啦! 想象一下,你有一大堆积木,你想把形状相似的积木堆在一起。文本聚类就像这个过程,它能自动...
-
K值选择方法对文本聚类结果的影响及实战案例分析
文本聚类是自然语言处理中的一项重要任务,它可以将大量无标签的文本数据按照内容相似度自动划分成不同的簇,从而帮助我们发现文本中的潜在主题和结构。K-means算法是其中一种常用的聚类算法,但K值的选择对聚类结果影响很大。今天咱们就来聊聊,不...
-
k-NN算法在文本聚类中的应用:参数选择与调优
你有没有想过,海量的文本数据(比如新闻、博客、评论)是如何被自动归类的? 这背后,有一种叫做“文本聚类”的技术在默默发挥作用。而k-NN(k-Nearest Neighbors,k近邻)算法,作为一种简单又有效的机器学习算法,在文本聚类中...
-
局部敏感哈希(LSH)在工业界的应用案例、局限性与改进方向
想必你已经对局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing,LSH)的算法原理有了一定的了解。LSH 是一种用于在高维数据中寻找相似项的技术,它通过哈希函数将相似的数据映射到相同的“桶”中,从而大大提高了搜索效率。但是...
-
Python实战:余弦相似度LSH算法实现与性能测试
局部敏感哈希(LSH)与余弦相似度:快速找到相似的“你” 在海量数据中,如何快速找到和你相似的“另一个你”?比如,在百万首歌曲中找到与你喜欢的歌曲风格最接近的那些,或者在亿万条微博中找到与你观点最相似的那些。传统的相似度计算方法,如计...
-
别只知道MinHash!这些LSH算法也超好用
咱们聊聊局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,简称LSH)那些事儿。你可能听说过MinHash,它是LSH家族里的一员猛将,尤其擅长处理集合相似度问题。但LSH可不止MinHash这一把刷子,今天就带你认识一...
-
LSH算法在推荐系统中如何“神机妙算”?
LSH算法在推荐系统中如何“神机妙算”? 话说,咱们平时刷淘宝、逛京东、看新闻的时候,是不是经常感觉这些App“比你还懂你”?明明自己啥也没说,它却能精准地给你推荐你感兴趣的商品、新闻,简直就像肚子里的蛔虫!这背后,除了各种高大上的推...
-
KL散度在NMF中的应用: 文本主题提取的实践
嘿,技术爱好者们,大家好!今天我们来聊聊一个在机器学习领域挺有意思的话题——KL散度在非负矩阵分解(NMF)中的应用,以及如何用它来玩转文本主题提取。准备好你的咖啡,让我们开始吧! 1. NMF是什么? 首先,我们得先搞清楚NMF...
-
NMF非负矩阵分解:从原理到推荐系统实战应用
NMF非负矩阵分解:从原理到推荐系统实战应用 你是不是经常在刷各种App的时候,被“猜你喜欢”精准命中?或者在购物网站上,发现推荐的商品正好是你想要的?这背后,有一种叫做“非负矩阵分解”(Non-negative Matrix Fac...
-
NMF 非负矩阵分解:文本挖掘的秘密武器?
NMF 非负矩阵分解:文本挖掘的秘密武器? 嘿,想知道怎么从海量文本里捞出金子吗?今天咱们就来聊聊一种叫做“非负矩阵分解”(Non-negative Matrix Factorization,简称 NMF)的技术,看看它在文本挖掘里头...
-
盲源分离技术在音乐教育中的应用,真能听声辨位?
你有没有想过,有一天,机器也能像经验丰富的调音师一样,从一段嘈杂的合奏中,精准地分离出每一种乐器的声音?这可不是科幻电影里的情节,而是“盲源分离”(Blind Source Separation,简称BSS)技术正在努力实现的目标。别看它...
-
盲源分离技术在音乐制作中的妙用:提取人声、伴奏不是梦!
你有没有想过,把一首喜欢的歌变成纯人声版或者伴奏版?或者,从一首老歌里提取出某个乐器的声音,用到自己的新歌里?以前,这可能需要专业的录音棚和复杂的设备才能实现。但现在,有了盲源分离(Blind Source Separation,简称 B...
-
解锁声音的秘密:盲源分离算法的深度探索与应用
嘿,朋友们! 你有没有过这样的经历:在一个嘈杂的咖啡馆里,你想专心听清朋友的声音,却总是被背景噪音干扰?或者,在制作音乐时,想把不同乐器的声音分离开来,以便单独调整它们的音量和效果? 这就是盲源分离(Blind Source Se...
-
FastICA算法在语音情感识别中的应用:从原理到实践
你有没有想过,机器是如何“听懂”我们说话时的喜怒哀乐的?语音情感识别 (SER) 可不是什么玄学,它背后有一系列强大的算法支撑。今天,咱们就来聊聊其中一个重要的算法——FastICA,以及它在语音情感识别中大显身手的全过程。 什么是F...
-
FastICA技术揭秘:语音情感识别背后的“听音辨心”术
“喂,今天天气真不错!” 你有没有想过,同样一句话,不同的语气能表达出完全不同的情感?开心、沮丧、愤怒、惊讶……这些情绪都藏在我们的声音里。而计算机是如何“听懂”这些情绪的呢?今天,咱们就来聊聊一种叫做FastICA的技术,看看它是如何帮...
-
情绪识别新视角 FastICA 在心理健康评估中的应用
情绪识别:从单一维度到多模态融合 嘿,大家好!我是你们的老朋友,一个热爱科技也关心人心的AI写手。今天我们来聊一个既高科技又挺有意思的话题——情绪识别。你可能会想,这不就是识别喜怒哀乐吗?没错,但我们今天讲的可不是简单的“读脸”或“听...
-
妈耶,未来的产检要变身“科幻大片”?MCG技术发展畅想
各位产科同仁,今天咱们来聊点“高大上”的,聊聊未来可能改变咱们工作方式的MCG技术!别担心,不是要讲什么天书,保证通俗易懂,还会带点小幽默。 话说,现在产检,B超、胎心监护是“老三样”了,但有时候,这些传统方法还真有点“力不从心”。比...
-
胎儿心磁图(MCG)临床应用经验分享:疑难病例解析与 FECG 对比
各位产科同仁,大家好!今天咱们聊聊胎儿心磁图(MCG)这个“新朋友”。别看它“新”,在某些疑难杂症的诊断上,它可是个“高手”!先别急着问我“MCG 是啥?”,咱们先从几个实际案例入手,边看边聊。 一、啥是胎儿心磁图(MCG)?它和胎儿...