文本字节集互转工具

演讲 语音是一个开放源代码包，用于构建用于自动语音识别的端到端模型。 当前支持关注的序列到序列模型，连接器时间分类和RNN序列转换器。 该软件的目的是促进语音识别的端到端模型的研究。 这些模型在PyTorch中实现。 该软件仅在Python3.6中经过测试。 我们不会为Python2.7提供向后兼容性。 安装 我们建议创建一个虚拟环境并在其中安装python要求。 virtualenv source /bin/activate pip install -r requirements.txt 然后按照适用于您的计算机的版本的安装说明进行操作。 安装所有python需求后，从顶层目录运行： make 构建过程需要CMake以及Make。 之后，从仓库根目录获取setup.sh 。 source setup

NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。

目前，将文本挖掘技术应用于教育数据引起了很多研究关注。 本研究使用文本挖掘技术来检查大学新生在工程领域准备的海报，以期在毕业后展示值得学习的重要关键词的情况下，展示他们的学习计划和职业目标。 结果表明，即使参加该项目的学生仅接受了三个月的大学教育，他们的学习计划和职业目标就已经相当具体，并且非常适合他们选择的领域和课程。 他们中的一些人对技术工程术语掌握得非常好。

pytorch采用LSTM实现文本翻译，序列到序列学习Seq2Seq，数据集为Multi30k，从德语（de）翻译到英语(en)，有编码层和解码层。

IPXMLFileConverter.exe 是 一个 GUI 程序 本程序采用 C++ 编写，Windows 直接可以使用 本程序利用了 plutil.exe 请将 plutil.exe 放在与 IPXMLFileConverter.exe 同一个文件夹内。 plutil.exe 是原 Apple 的 plutil 程序 编译的 exe 文件，方便 Windows 用户使用。 IPXMLFileConverter.exe 只是一个 GUI 更适合于 Windows 用户， 如果不喜欢，可直接删除。 在命令行中 使用方法: plutil file[.text|.binary][.plist|.strings|.*] plutil.exe 会将将输入文件自动转换成对应的文件

一款好用的，文本转语音的小工具（TxtToWav），转换后的语音格式为wav，方便单片机之类的芯片直接调用

易语言源码易语言分割文本命令汇编版源码.rar

近年来，图像文本建模研究已经成为自然语言处理领域一个重要的硏究方向。图像常被用于增强句子的语义理解与表示。然而也有硏究人员对图像信息用于句子语义理解的必要性提岀质疑，原因是文本本身就能够提供强有力的先验知识，帮助模型取得非常好的效果;甚至在不使用图像的条件下就能得出正确的答案。因此硏究图像文本建模需要首先回答一个问题：图像是否有助于句子语义的理解与表示？为此，本文选择一个典型的不包含图像的自然语言语义理解任务：自然语言推理，并将图像信息引人到该任务中用于验证图像信息的有效性。由于自然语言推理任务是一个单一的自然语言任务，在数据标注过程中没有考虑图像信息，因此选择该任务能够更客观地分析岀图像信息对句子语义理解与表示的影响。具体而言，本文提出一种通用的即插即用框架（generalplugandplayframework）用于图像信息的整合。基于该框架，本文选择目前最先进的五个自然语言推理模型，对比分析这些模型在使用图像信息前后的表现，以及使用不同图像处理模型与不同图像设置时的表现。最后，本文在一个大规模公开数据集上进行了大量实验，实验结果证实图像作为额外知识，确实有助于句子语义的理解与表示。此外，还证实了不同的图像处理模型和使用方法对整个模型的表现也会造成不同的影响。

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