• 名字，名称打分策略之三才五格
  1.天格 1）单姓，姓氏笔划+1，如“丁”姓，天格数理为2+1=3. 2）复姓，姓氏笔划数相加，如“司马”姓，司5+马10=15. 天格是由姓氏决定的，姓氏又是祖先传下来的，其数理对人影响不大。 例子 如司马光，司马是复姓，天格是5+10=15；李刚，李是单姓，天格是7+1=8。天格乃祖先留下来的，其数理对人影响不大。 2.人格 人格为人的主运，是整个姓名的中心点，可以推断人一...
  2020-01-20 02:09:32 | NLP
• NLP 中文人名生成器，性别识别实现思路
  随机生成人名的原理 基本信息 所有的姓氏 男性名称 女性名称 单字 双字 诗词+各种古代文学+单字+词的解释。 随机 性 + 对应性别的候选词==》自动生成。 性别推测思路 数学 贝叶斯公式: P(Y|X) = P(X|Y) * P(Y) / P(X) 当X条件独立时, P(X|Y) = P(X1|Y) * P(X2|Y) * ... 应用到猜名字上 P(gen...
  2020-01-20 02:09:32 | NLP
• NLP 中英文转换
  英语基础语料 中文到英文的翻译有一些比较重要的作用： 作为基础的语料 作为后期翻译的字典 计算机相关命名等等。 词典获取思路 使用已有的字典 结合相关列表，进行扩充（爬虫） Free English to Chinese Dictionary Database 算是比较全的一...
  2020-01-20 02:09:32 | NLP
• NLP 中文对联实现思路
  基础的词库 笠翁对韵 全部韵脚系列 整体思路 词库中优先使用 结合算法：无论这个算法是深度学习还是其他。 分词 词库中的长词要想被使用，首先就需要对【上联】进行中文分词，然后查询词典，获取对应映射关系。 词库不能太大 比如对联的训练集合有 70w 的对联，将这些数据都存储起来，显然不现实。 最核心的原理应该还是词向量+n-gram。 平仄 文字的平仄可以简单的按照拼音来...
  2020-01-20 02:09:32 | NLP
• NLP ATC （automation text classification） 文本分类
  文本分类概述 文本分类问题： 给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个 文本分类应用： 常见的有垃圾邮件识别，情感分析 文本分类方向： 主要有二分类，多分类，多标签分类 文本分类方法： 传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） 本文的思路： 本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理文本...
  2020-01-20 02:09:32 | NLP
• NLP ATC （automation text classification） 文本分类实战之 java 实现
  文本分类： 1. 啥是文本分类（Text Classification）： 将一篇文档分到其中一个或者多个类的过程，例 ：判断分类出垃圾邮件 类型：包括类别数目（Binary、multi-class）、每篇文章赋予的标签数目（Single label、Multi label） 基础知识 一. 概率论基础 条件概率公式： 全概率公式： 由条件概率公...
  2020-01-20 02:09:32 | NLP
• NLP ATC （automation text classification） 文本分类实战
  简介 这这一篇博客中，将系统介绍中文文本分类的流程和相关算法。 先从文本挖掘的大背景开始，以文本分类算法为中心，介绍中文文本分类项目的流程以及相关知识，知识点涉及中文分词，向量空间模型，TF-IDF方法，几个典型的文本分类算法和评价指标等。 本篇主要有： 朴素的贝叶斯算法 KNN最近邻算法。 文本挖掘与文本分类的概念 简单来说，文本挖掘就是从已知的大量文本数据中提取一些未知的最...
  2020-01-20 02:09:32 | NLP
• NLP ASR 语音转文本-04-basic 基本原理
  MFCC提取过程 声音是模拟信号，声音的时域波形只代表声压随时间变化的关系，不能很好的代表声音的特征，因此，必须将声音波形转换为声学特征向量。 目前有许多声音特征提取方法，如梅尔频率倒谱系数MFCC、线性预测倒谱系数LPCC、多媒体内容描述接口MPEG7等，其中MFCC是基于倒谱的，更符合人的听觉原理，因而是最普遍、最有效的声音特征提取算法。 在提取MFCC前，需要对声音做前期处理，包...
  2020-01-20 02:09:32 | NLP