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  • 语义识别

    2020-11-28 18:13:26
    文章目录前言二、案例1.《大雪阳沈东北》2.《青成城山都》结论 前言 我是个话说逻不辑混乱的,长短对话经常别人听不被懂。短句慢说却是交流无碍,例如“回吃饭家”,“灶房在烧火”。以下测试了下百度和360能否听懂...

    前言

    我是个话说逻不辑混乱的,长短对话经常别人听不被懂。短句慢说却是交流无碍,例如“回吃饭家”,“灶房在烧火”。以下测试了下百度和360能否听懂我说话,测试内容:“大雪阳沈东北”和“青成城山都”。
    

    二、案例

    1.《大雪阳沈东北》

    搜索结果驴马难亲嘴
    搜索结果驴马难亲嘴搜索结果让我感受到了寒冷的雪妹
    搜索结果让我感受到了寒冷的雪妹

    2.《青成城山都》

    在这里插入图片描述
    这是甚,是个甚!
    都江堰离青城山坐轻轨还有个把小时距离呢
    都江堰离青城山坐轻轨还有个把小时呢

    结论

    百度比360更能听懂我说话,算法更有效,但仍有点失望。(也测试过浏览器拍照识图功能,百度优势明显,且比绝大多购物软件准确度高)
    
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  • 深度学习语义识别

    2017-07-11 20:52:42
    语义识别 RNN,LSTM,GRU图形
  • 借鉴两类方法的优势,提出了基于四层树状语义模型的场景语义识别新方法。四层语义模型包括视觉层(图像的底层特性)、概念层(场景实物的名称)、关系层和语义层。提取训练样本场景实物的颜色、颜色层次和轮廓得到...
  • 针对图像情感语义识别中特征提取的问题,提出了一种加权值的图像特征融合算法,并应用于图像情感语义识别。该方法根据不同特征对情感语义的影响不同,在提取出颜色、纹理和形状特征后通过加权融合为新的特征输入量,并用...
  • 2020人工智能语义识别创新排行.pdf
  • STTM 基于脑知觉的语义识别
  • 基于视频场景深度学习的人物语义识别模型
  • 基于云计算的垃圾短信语义识别系统设计.pdf
  • 原标题:语音识别与语义识别究竟有何区别?语音识别与语义识别有何区别呢?举个更通俗的例子来说明“语音识别”与“语义分析”在人工智能技术层次上的不同:用户对着电视机说一部具体的电影或者电视剧的全名,电视机...

    原标题:语音识别与语义识别究竟有何区别?

    语音识别与语义识别有何区别呢?举个更通俗的例子来说明“语音识别”与“语义分析”在人工智能技术层次上的不同:用户对着电视机说一部具体的电影或者电视剧的全名,电视机会对用户语音进行识别,自动搜索片名、播放,这就是“语音识别”;但是,如果用户对电视机说“一部爱情片”、“热播的动作片”、“香港导演的电影”、“好莱坞大片”等模糊语句,电视机根据用户的性别、爱好、平时的点播倾向等特征来进行智能的分析,并进行精准的推荐,这是“语义分析”,在智商上比“语音识别”高了好几个层次,领先一大步。

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    为了更直观的感受语义识别和语音识别的区别,我们可以形象的用人体器官表达出来:语音技术相当于人的嘴巴和耳朵,负责表达和获取,而语义技术相当于人的大脑,负责思考和信息处理。下面举一个常见的产品形态让我们来感受一下:

    例如车载系统,人车交互过程的实现,一方面车辆获取人的语音又通过语音播报路况这都属于语音识别的范畴,而对于所获取到的语音如何理解,路径如何规划则是另一套系统。

    就像你的耳朵非常好使,并不代表你的脑袋聪明。在识别同样的语音后,不同的机器可能会作出不同的反应,这就是机器对于语意理解的区别。就像说一个同学能力并不是那么强,并不能代表他的嘴巴和听力有问题,只能说他的处理能力没有那么强,而这往往取决于他的大脑。

    当智能家居发展到一定程度,我们坐在电视机前就可以语音遥控想看什么节目。而交互的精准性对语义理解的能力要求很高。假如当您要看英剧《神探夏洛克》,经常会被人叫成《神探夏洛特》,因为夏洛特更顺嘴或者更普遍。这时候如果不做语义理解,可能你搜出来的名字就是《夏洛特烦恼》,因为它频度也很高。

    语义识别的行业专家亓超对以上现象向我们这样解释:当你没有办法记住片子完整名字时,语义理解需要给你做纠正,做更合适处理。其实用户在看电视产生很大需求,当用户不知道要看什么,需要机器帮忙做推荐和引导,而这个过程中精准化程度、和人性化程度取决于智能化程度。

    亓超将语义理解生动的比作做菜的过程。第一步买菜相当于数据获取部分,第二部洗菜就是数据清理过程,第三部烹饪就是机器学习的过程,要有各种学习工具,就像做饭要有各种厨具,各种调料;机器学习还要有学习能力,就像万事俱备后,有一门烹饪好手艺一样。第四部人工智能产品落地就像最后菜品出来装盘一样。每个环节都需要突破,需要打磨。

    出处: 物联中国

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  • 原标题:从语音识别到语义识别还有多少路要走?随着人工智能近年定义和产业分工越发精细,语音识别渐渐分成了语音识别和语义识别两个支系。语音和语义虽然只有一字之差,但却是天壤之别。打个简单的比方,语音识别...

    原标题:从语音识别到语义识别还有多少路要走?

    随着人工智能近年定义和产业分工越发精细,语音识别渐渐分成了语音识别和语义识别两个支系。语音和语义虽然只有一字之差,但却是天壤之别。

    打个简单的比方,语音识别相当于人的耳朵,而语义识别则是大脑,语音识别帮助机器获取和输出信息,而语义识别则是对这些信息进行加工。

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    语音发展史

    语音是最自然的交流方式,自从1877年爱迪生发明了留声机,人们就开始了与机器的交流,但主要的还是与人的交流,而非机器本身。

    1950年,计算机科学之父阿兰·图灵在《Mind》杂志上发表了题为《计算的机器和智能》的论文,首次提出了机器智能的概念

    20世纪80年代,语音识别技术能够将口语转化为文本。

    2001年,计算机语音识别达到了80%的准确度。

    语音识别产品的应用

    语音识别作为打造良好交互体验的重要前提,今年的发展可谓是持续火爆。在智能音箱市场,令人首先想到的就是Amazon的Echo。Echo作为将自然语音转化为在线指令的设备,其效率之高毋庸置疑,并且可保持在线的自然环境中的自然语言识别。

    而国内语音识别领域也开始争夺大战。以科大讯飞听见系列产品为例,自2015年发布以来,总用户突破1000万,应用于30余个行业。目前,已经形成了以听见智能会议系统、讯(询)问笔录系统、听见转写网站、录音宝APP、听见智能会议服务等以智能语音转写技术为核心的产品和服务体系。

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    晓芯电话机器人就是基于语音识别技术的一种应用产品。晓芯智能以服务低端劳力密集型企业为宗旨,帮助企业突破人工客服效率低、工作时间长的瓶颈,从而帮助企业扩大规模和提升业绩。

    我们所期望的语音识别实质上是人机交互,大致上可以理解为人与机器之间无障碍沟通。在通信侧音源质量限制的情况下,晓芯机器人在对音源质量通过算法进行智能降噪以及通信侧持续优化之后,仍然能以80%的识别率达到行业领先的水准。但即便是达到100%也还是没有实现真正的人机交互。

    而我们晓芯电话机器人有很多的客户都问我们能不能达到语义识别?

    目前来说确实不能,要从语音识别成功转变成真正意义上的语义识别,在智能电话客服的技术实现上依旧存在难点,大量的多音字和同音词是干扰机器人识别精准度的的主要障碍。首先要获得大量的数据,用这些数据不断训练,来提高识别的准确率。这一步的跨越还存在多种难关要攻克。就目前的市场分析来看,语义识别只是慢慢渗透到我们的生活中,还没有成熟的在行业中应用自如。随着技术不断地成熟,晓芯智能也必定会将语义识别技术融合进晓芯电话机器人。

    届时,我们将会再一次改变人工客服职业,电销行业乃至更多传统企业。

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    语义识别的三个层次

    1、应用层:包括行业应用和智能语音交互系统

    2、NLP技术层:包括以语言学、计算机语言等学科为背景的,对自然语言进行词语解析、信息抽取、时间因果、情绪判断等等技术处理,最终达到让计算机“懂”人类的语言的自然语言认知,以及吧计算机数据转化为自然语言的生成。

    3、底层数据层:词典、数据集、语料库、知识图谱,以及外部世界常识性知识等都是予以是被算法木星的基础。

    语义识别的应用场景

    语义识别技术可以分析网页、文件、邮件、音频、论坛、社交媒体中的大亮数据,应用领域广泛,既可以直接应用与医疗、教育、金融等行业。也可以通过技术接口应用于所有智能语音交互场景,如智能家居、车载语音、可穿戴设备、VR、机器人等,从交互的方式上,也可以分为:事实问答、知识检索、分类问题等。智能语音交互被看做未来人工智能技术中最值得期待的应用场景。

    人工智能作为国家战略发展规划之一,足见其重要性。在这个政策的驱动下,各种资源包括国家型自然科学基金、产业基金、地方政府财税优惠政策、人工智能相关实验室、科技产业园区等切实促进人工智能的发展落地,为自动驾驶、计算机视觉、语音/语义识别创业提供了更好的条件和基础设施。

    (学术性分析来源于网上)

    关zhu:晓芯电话机器人返回搜狐,查看更多

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  • 中文语句中的时间语义识别。即通过分析中文语句,识别出话语中提到的时间。供iOS使用
  • 本发明涉及机器人语义识别,尤其涉及一种基于语音识别的机器人语义识别系统。背景技术:目前,很多家庭都拥有机器人,但是很多时候机器人并不能准确识别用户对其发出的指示,使用户操作机器人不方便,这样的机器人并...

    本发明涉及机器人语义识别,尤其涉及一种基于语音识别的机器人语义识别系统。

    背景技术:

    目前,很多家庭都拥有机器人,但是很多时候机器人并不能准确识别用户对其发出的指示,使用户操作机器人不方便,这样的机器人并不能满足用户对其智能化方便性方面的要求。

    技术实现要素:

    针对现有的机器人语义识别技术存在的上述问题,现提供一种基于语音识别的机器人语义识别系统的技术方案,具体如下:

    一种基于语音识别的机器人语义识别系统,其中,包括:

    语音识别单元,用于识别用户的语音信息,并将所述语音信息转化成待识别的自然语言;

    语言接收单元,用于接收所述待识别的自然语言;

    语义识别单元,用于识别所述语言接收单元接收的所述待识别的自然语言,并反馈关联于所述待识别的自然语言的多个语义识别结果;

    语义确认单元,根据用户语言习惯和与所述待识别的自然语言的相似度大小从所述语义识别单元反馈的多个语义识别结果中确认最终的语义识别结果。

    优选的,所述语义识别系统还包括:

    用户语言存储单元,用于存储所述语义确认单元确认的最终的语义识别结果。

    优选的,所述语义识别系统还包括:

    用户语言习惯创建单元,提取所述用户语言存储单元中最终的语义识别结果中的高频句式特征和高频关键词创建所述用户语言习惯。

    优选的,所述语义确认单元包括:

    第一排序模块,根据与所述待识别语言的相似度对所述语义识别单元反馈的多个语义识别结果进行排序,即生成语义相似表;

    第二排序模块,根据所述用户语言习惯,对所述第一排序模块生成的所述语义相似表进行综合排序,并将综合排序最前面的三个语义识别结果生成语义综合表;

    优选的,所述语义确认单元还包括:

    语音反馈模块,根据所述语义综合表中关联于所述待识别的自然语言的语义识别结果生成反馈语言,并通过所述语音识别单元转化成反馈语音;

    用户确认模块,用户确认关联于所述语义综合表的所述反馈语音与所述待识别的自然语言一致/不一致。

    优选的,所述用户确认模块中,如用户确认关联于所述语义综合表的所述反馈语音与所述待识别的自然语言一致,则将所述反馈语言相对应的所述反馈语言存入所述用户语言存储单元。

    优选的,所述用户确认模块中,如用户确认关联于所述语义综合表的所述反馈语音与所述待识别的自然语言均不一致,则所述语义识别系统提示用户重新录入语音。

    上述技术方案的有益效果:提供一种基于语音识别的机器人语义识别系统,使用户操作机器人更加方便,也使得机器人的可操作性更好更智能化。

    附图说明

    图1为本发明的较佳的实施例中,一种基于语音识别的机器人语义识别系统结构示意图。

    具体实施方式

    下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

    需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

    下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,但不作为本发明的限定。

    本发明的较佳的实施例中,基于现有技术中存在的上述问题,提供一种基于语音识别的机器人语义识别系统1,其结构如图1,具体包括:

    语音识别单元2,用于识别用户的语音信息,并将语音信息转化成待识别的自然语言;

    语言接收单元3,用于接收待识别的自然语言;

    语义识别单元4,用于识别语言接收单元3接收的待识别的自然语言,并反馈关联于待识别的自然语言的多个语义识别结果;

    语义确认单元5,根据用户语言习惯和与待识别的自然语言的相似度大小从语义识别单元4反馈的多个语义识别结果中确认最终的语义识别结果。

    在上述较佳的实施例中,首先,语音识别单元2对用户发出的语音信息进行识别并转化成自然语言,即待识别的自然语言;然后,语义识别单元4对语言接收单元3接收的待识别的自然语言进行语义识别,并反馈关联于待识别的自然语言的多个语义识别结果;,然后,语义确认单元5中的第一排序模块51根据与待识别的自然语言的相似度进行第一次排序生成语义相似表,第二排序模块52于语义相似表基础上根据用户语言习惯进行第二次排序生成语义综合表;然后,语音反馈模块53根据语义综合表生成与之关联的反馈语言,并转化成于用户可听见的反馈语音;最后,在用户确认模块54中,由用户来确认最终的识别结果。

    本发明的较佳的实施例中,语义识别系统1还包括:

    用户语言存储单元6,用于存储语义确认单元确认的最终的语义识别结果。

    本发明的较佳的实施例中,语义识别系统1还包括:

    用户语言习惯创建单元7,提取用户语言存储单元6中最终的语义识别结果中的高频句式特征和高频关键词创建用户语言习惯。机器人记录用户的语言习惯,更方便于分析和执行用户录入的语音指令。

    本发明的较佳的实施例中,语义确认单元5包括:

    第一排序模块51,根据与待识别语言的相似度对语义识别单元反馈的多个语义识别结果进行排序,即生成语义相似表;

    第二排序模块52,根据用户语言习惯,对第一排序模块51生成的语义相似表进行综合排序,并将综合排序最前面的三个语义识别结果生成语义综合表;

    本发明的较佳的实施例中,语义确认单元5还包括:

    语音反馈模块53,根据语义综合表中关联于待识别的自然语言的语义识别结果生成反馈语言,并通过语音识别单元2转化成反馈语音;

    用户确认模块54,用户确认关联于语义综合表的反馈语音与待识别的自然语言一致/不一致。

    本发明的较佳的实施例中,用户确认模块54中,如用户确认关联于语义综合表的反馈语音与待识别的自然语言一致,则将反馈语言相对应的反馈语言存入用户语言存储单元6。

    本发明的较佳的实施例中,用户确认模块54中,如用户确认关联于语义综合表的反馈语音与待识别的自然语言均不一致,则语义识别系统1提示用户重新录入语音。

    在上述较佳的实施例中,用户亲自确认自己发出的语音信息,这大大提高了语义识别系统语义识别的准确性;同时,如果用户想取消之前发出的语音指令,则可以直接否定掉关联于语义综合表的所有反馈语音,然后重新录入语音信息,提高了机器人的可操作性和方便性。

    以上所述仅为本发明较佳的实施例,并非因此限制本发明的实施方式及保护范围,对于本领域技术人员而言,应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案,均应当包含在本发明的保护范围内。

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  • 语义识别代码

    2016-03-23 17:05:44
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  • 系 人工智能语义识别领域研究报告 照 参 公 信 号 微 附关联企业介绍 众 行业概况人工智能行业简介 人工智能 Artificial Intelligence 是指使用机器代替人类实现认知识别分析决策等功 能其本质是对人的意识与思维的...
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