Alat-alat pemprosesan bahasa tabii

Permohonan ini adalah koleksi alat pemprosesan bahasa tabii.

Pada masa ini ia menunjukkan alat-alat NLP yang berikut:

  • pengasing hukuman
  • tokenizer yang
  • tagger sebahagian ucapan
  • yang chunker (digunakan untuk "mencari recursive penjelasan dia seperti ketulan frasa kata nama")
  • penghurai yang
  • pencari nama
  • alat coreference
  • antaramuka untuk pangkalan data leksikal WordNet

 

Parser demo user interface

Permohonan ini menunjukkan generasi pokok-pokok yang menghuraikan ayat-ayat Bahasa Inggeris, serta meneroka beberapa ciri-ciri lain pemprosesan bahasa tabii.

Kesan Bahasa teks bertulis

Pengesanan Bahasa teks bertulis merupakan salah satu tugas-tugas yang paling asas dalam bahasa asli pemprosesan (NLP). Bagi mana-mana Bahasa bergantung pemprosesan teks yang tidak diketahui, perkara pertama yang perlu tahu adalah teks yang ditulis dalam bahasa yang.

 

 

GN Dashboard - alat kecerdasan buatan

 

Papan pemuka GA adalah alat kecerdasan buatan untuk menggunakan algoritma genetik dan rangkaian Neural dalam pengiktirafan permodelan, jangkaan, pengoptimuman dan corak. Dengan GN Dashboard anda boleh menyelesaikan pelbagai masalah dalam Kejuruteraan dari klasik regresi dan penghampiran linear masalah pengangkutan dan lokasi pengaturcaraan dan lain-lain Mesin pembelajaran berasaskan masalah. Dengan menyediakan algoritma pembelajaran GN Dashboard menggunakan data penyelidikan atau langkah-langkah ujian untuk mengetahui tentang masalah itu. Hasil pembelajaran algoritma adalah model-model analisis yang boleh menerangkan atau meramalkan keadaan masalah, atau boleh mengenali corak. GN Dashboard adalah sangat mudah untuk digunakan, bahkan jika anda mempunyai sebarang pengetahuan mendalam tentang GA, GP atau ANN, anda boleh menggunakan kaedah-kaedah dalam mencari penyelesaian. Alat yang boleh digunakan dalam pemodelan apa-apa jenis proses Kejuruteraan, yang boleh digambarkan dengan data diskret, juga dalam pendidikan semasa mengajar pelajar-pelajar tentang kaedah evolusi, terutamanya GP dan GA, juga seperti Mesin pembelajaran terutamanya rangkaian Neural.

 

 

Biasa proses pemodelan dengan GN Dashboard boleh diterangkan dalam 5 langkah.

  1. Memilih jenis penyelesai: langkah pertama ialah memilih jenis penyelesai yang. Penyelesai yang akan anda gunakan bergantung kepada niat anda apa yang anda mahu lakukan. Sebagai contoh jika anda ingin membuat model pengukuran eksperimen anda anda mempunyai beberapa pilihan yang bergantung kepada data ujikaji dan kaedah yang hendak digunakan. Dalam GN Dashboard anda boleh menggunakan pengaturcaraan genetik atau Neural Nets bagi data ujian pemodelan dan ramalan. Tetapi ini adalah tidak ketat berasingan seperti yang mungkin kelihatan pada carta di bawah. Ini bermakna bahawa anda boleh pengguna rangkaian Neural bagi ramalan, tetapi latihan algoritma boleh berdasarkan algoritma genetik atau algoritma pengoptimuman Swarm zarah atau penyebaran kembali.
  2. Memuatkan Data percubaan: GN Dashboard menggunakan alat yang berkuasa untuk mengimport data anda eksperimen tidak kira jenis data. Anda boleh mengimport data berangka, dedua atau Pengelasan anda. GN Dashboard secara automatik boleh menentukan kelas-kelas, atau format data berangka dengan terapung atau koma dipisahkan nilai-nilai perpuluhan.
  3. Mengeset parameter pembelajaran. Selepas data dimuatkan dan disediakan berjaya, anda perlu menetapkan parameter untuk kaedah yang dipilih. GN Dashboard pembekal pelbagai parameter bagi setiap kaedah, supaya anda boleh mengeset parameter yang boleh menyediakan dan menghasilkan model output terbaik.
  4. Mencari untuk penyelesaian: GN Dashboard menyediakan visualisasi bagi mencari penyelesaian supaya anda mudah boleh memantau bagaimana GN Dashboard mencari penyelesaian yang lebih baik sebagai meningkatkan jumlah lelaran. Jika anda memberikan data bagi ujian model dikira, anda juga boleh melihat simulasi bagi ramalan.
  5. Menyimpan dan mengeksport keputusan: GN Dashboard menyediakan beberapa pilihan yang anda boleh memilih semasa mengeksport penyelesaian anda. Anda boleh mengeksport penyelesaian anda dalam Excel atau fail teks, serta Bahasa-bahasa pengaturcaraan Wolfram Mathematica atau R.

 

Seperti yang akan dilihat, bekerja di GN Dashboard mengikuti prosedur-prosedur yang sama tanpa mengira jenis masalah. Ini bermakna anda mempunyai set langkah-langkah yang sama apabila pemodelan dengan pengaturcaraan genetik atau rangkaian Neural. Malah GN Dashboard mengandungi set dialog input yang sama apabila anda cuba untuk menyelesaikan masalah Traveling jurujual dengan algoritma genetik atau jika anda cuba untuk menyelesaikan pengecaman tulisan tangan menggunakan rangkaian Neural kertaskerja. Algoritma pembelajaran semua dalam GN Dashboard berkongsi UI sama.

 

Selain parameter yang khusus untuk pembelajaran algoritma, GN Dashboard menyediakan set parameter kawalan yang cara bagaimana proses lelaran harus menamatkan serta bagaimana proses lelaran hendaklah diproses dengan menggunakan parallelization untuk menggunakan pemproses multicore. Dalam masalah mencari rekod GN Dashboard sejarah, supaya anda boleh melihat Bilakah penyelesaian terbaik ditemui, berapa banyak masa Pas sejak mula proses lelaran terakhir, atau berapa banyak masa yang kekal hingga ke akhir sedang berjalan proses lelaran.

Disebabkan oleh hakikat bahawa GP adalah kaedah yang memerlukan banyak masa pemprosesan, GN Dashboard menyediakan kepada parallelization, yang mempercepatkan proses mencari. Membolehkan atau melumpuhkan pemprosesan parallelization adalah hanya dengan satu klik butang.

 

 

Regresi (inti SVM)

Regression with SVMs.

Regresi fungsi yang menggunakan Mesin Vektor Sokongan (inti).

 

Lesen Plate pengiktirafan

Menurut wikipedia

Pengiktirafan plat nombor automatik (ANPR; Lihat juga nama-nama lain yang di bawah) adalah satu kaedah pengawasan yang besar-besaran yang menggunakan pengecaman aksara optik pada gambar untuk membaca plat lesen kenderaan. Pada tahun 2006, sistem boleh mengimbas patil pada kira-kira satu per kedua pada kereta-kereta yang mengembara sehingga 100 mph (160 km/j).[perlu rujukan] Mereka boleh menggunakan televisyen litar tertutup yang sedia ada atau kamera penguatkuasaan peraturan jalan raya, atau orang-orang yang direka khusus untuk tugas. Ianya digunakan oleh pelbagai pasukan Polis dan sebagai kaedah kutipan tol elektronik di pemantauan aktiviti trafik, seperti pematuhan Lampu merah di persimpangan dan jalan membayar setiap penggunaan.

ANPR boleh digunakan untuk menyimpan imej-imej yang ditangkap oleh kamera serta teks dari plat, dengan beberapa dikonfigurasikan untuk menyimpan gambar pemacu. Sistem biasanya menggunakan lampu inframerah untuk membenarkan kamera untuk mengambil gambar pada bila-bila masa hari. Kilat kuat termasuk dalam versi sekurang-kurangnya satu persimpangan-pemantauan kamera, berkhidmat untuk menerangi gambar dan menjadikan pesalah itu sedar akan kesilapan beliau. Teknologi ANPR cenderung untuk menjadi wilayah khusus, kerana plat variasi dari satu tempat ke tempat.

File:LicensePlateRecognitionExample1.png

Pengelasan imej

Image classification application.

Menunjukkan persembahan pengkelasan imej yang menggunakan model beg perkataan Visual (BoW) dengan ciri-ciri SURF dan algoritma Split perduaan.

Model panah yang digunakan untuk mengubah banyak SURF mempunyai titik-titik di dalam imej vektor ciri-ciri tunggal, panjang tetap. Vektor ciri ini kemudiannya digunakan untuk melatih satu sokongan vektor Mesin (SVM) menggunakan pelbagai isirong.

 

Tulisan tangan (jangkitan p.)

Pengecaman tulisan tangan digit menggunakan-linear (Multiple) Discriminant analisis menggunakan Kernels (jangkitan p.).

 

Rakan kongsi kami

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

Hubungi kami!

Newsletter

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us