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基于分割的自然场景文本检测方法主要是借鉴传统的文本检测方法的思想,先通过卷积神经网络检测出基本的文本组件,然后通过一些后处理的方式将文本组件聚集成一个完整的文本实例。此类方法可以进一步划分为像素级别的方法(基于分割的方法)和文本片段级别的方法
NLP领域目前有哪些亟待突破的技术问题?长文本的语言处理的技术难点在哪里?面向开放域问答的自适应信息检索如何精益求精?NLP技术如何在小红书这样的复杂UGC内容社区中应用和落地?
通过在实体链接技术上的探索,小布助手可以更好的解析各类实体口语化表达、别名和歧义,借助KBQA其他流程和OGraph丰富的知识储备,已经能够解答大部分用户提出的问题,自然语言理解道阻且长,小布助手的进化永远不会停止。
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