Advertisement

毕设项目: 基于TensorFlow的人工智能AI自然语言处理，用于骚扰短信的识别与拦截

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本毕设基于TensorFlow框架开发人工智能系统，利用自然语言处理技术有效识别并拦截骚扰短信，致力于提升用户通信安全和隐私保护。 毕设项目——基于TensorFlow的自然语言处理项目，实现骚扰短信识别及拦截系统相关依赖：absl-py==0.10.0astunparse==1.6.3cachetools==4.1.1certifi==2020.6.20chardet==3.0.4click==7.1.2Flask==1.1.2gast==0.3.3google-auth==1.21.0google-auth-oauthlib==0.4.1google-pasta==0.2.0grpcio==1.31.0gunicorn==20.0h5py==2.10idna==2.10itsdangerous==1.1Jinja2==2.11.2Keras-Preprocessing==1.1.2Markdown==3.2.2MarkupSafe==1.1numpy==1.18.5oauthlib==3.1opt-einsum==3.3pandas==1.1.1protobuf==3.13pyasn1==0.4.8

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 毕设项目: 基于TensorFlow的人工智能AI自然语言处理，用于骚扰短信的识别与拦截
    优质
    本毕设基于TensorFlow框架开发人工智能系统，利用自然语言处理技术有效识别并拦截骚扰短信，致力于提升用户通信安全和隐私保护。 毕设项目——基于TensorFlow的自然语言处理项目，实现骚扰短信识别及拦截系统相关依赖：absl-py==0.10.0astunparse==1.6.3cachetools==4.1.1certifi==2020.6.20chardet==3.0.4click==7.1.2Flask==1.1.2gast==0.3.3google-auth==1.21.0google-auth-oauthlib==0.4.1google-pasta==0.2.0grpcio==1.31.0gunicorn==20.0h5py==2.10idna==2.10itsdangerous==1.1Jinja2==2.11.2Keras-Preprocessing==1.1.2Markdown==3.2.2MarkupSafe==1.1numpy==1.18.5oauthlib==3.1opt-einsum==3.3pandas==1.1.1protobuf==3.13pyasn1==0.4.8
     
  • DeepLearning-SpamorHam：利用TensorFlow进行自然语言处理的AI骚扰短信识别系统（网页应用）
    优质
    DeepLearning-SpamorHam是一款基于TensorFlow开发的网页应用，运用深度学习技术精准识别骚扰短信，有效保护用户通信安全。 DeepLearning-SpamorHam：AI骚扰短信识别系统是一个基于TensorFlow的自然语言处理项目（网页应用）。
     
  • 基于HMM与CRF的命名实体识别在人工智能自然语言处理中的应用
    优质
    本研究探讨了隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）算法在命名实体识别任务中于AI自然语言处理的应用，以提升文本信息抽取效率。 本资源使用HMM模型与CRF模型实现了中文命名实体识别任务。文件中包含了训练模型、评估模型以及保存模型的所有代码，并附有项目报告。项目报告清晰描述了选题的背景及解决过程。
     
  • 自然语言处理的代码与人工智能
    优质
    本课程聚焦于自然语言处理技术及其在构建智能应用中的核心作用，通过深入解析相关代码，引领学习者探索如何利用编程实现先进的AI功能。 人工智能与自然语言处理（NLP）是当前技术领域中的热门话题。相关代码的开发对于推动这些领域的进步至关重要。
     
  • PrologGradeNLP：基于 Prolog 的自然语言处理项目
    优质
    PrologGradeNLP是一个创新的自然语言处理项目，它采用逻辑编程语言Prolog进行开发。该项目旨在探索和利用Prolog的独特优势，如模式匹配、回溯搜索等特性来解决复杂的NLP问题，并提供高效的解决方案。 PrologGradeNLP 是一个自然语言处理项目。
     
  • 基于自然语言处理的聊天机器人：基于自然语言处理的聊天机器人
    优质
    本项目旨在开发一个能够理解并流畅回应人类对话的智能聊天机器人。通过运用先进的自然语言处理技术，该机器人能更好地模拟人类交流方式，适用于客户服务、娱乐互动等多个场景。 聊天机器人 :robot: 几行内容描述了您的机器人的功能。 目录 :face_with_monocle: 关于写大约1-2个描述机器人目的的段落。 演示/工作 :movie_camera: 该机器人首先从评论中提取单词，然后通过牛津词典API获取单词定义、词性、示例和来源。如果牛津词典中不存在该单词，则会尝试使用Urban Dictionary API来查找结果。这个机器人利用了Pushshift API来检索评论，并借助PRAW模块来回复评论，同时运行在Heroku服务器上。整个项目是用Python 3.6编写而成。 用法 :balloon: 要使用此机器人，请输入：!dict word（请注意，“！dict”不区分大小写）。随后，机器人会根据牛津词典或城市词典提供该单词的定义作为评论回复。 例子： 用户提问：“!dict 爱是什么意思？” 机器人的回答将包括爱在牛津词典中的定义。如果找不到，则会从Urban Dictionary中获取相关词条信息。
     
  • 基于LDA的Python情感分析项目与自然语言处理
    优质
    本项目采用Python进行开发，基于LDA主题模型实现情感分析，并结合自然语言处理技术，旨在深入挖掘文本数据中的情绪倾向和主题分布。 基于Python的LDA情感分析项目结合了自然语言处理技术。
     
  • NLP项目与自然语言处理.zip
    优质
    这个压缩文件包含了多个NLP项目的资料和代码，旨在帮助学习者掌握自然语言处理技术的应用。 机器学习实战结合自然语言处理与NLP项目。
     
  • 大学生期末设计或个人学习的人工智能自然语言处理小项目实践
    优质
    这是一个专为大学生设计的期末课程项目或是自学爱好者的小型实践项目，专注于人工智能领域的自然语言处理技术。该项目旨在通过实际操作加深对理论知识的理解，并锻炼解决问题的能力。参与者将有机会运用Python、TensorFlow等工具实现文本分类、情感分析等功能。 这段文字包含中文分词等相关小项目，使用PYCHARM的用户可以直接用于学习。
     
  • 基于Keras和TensorFlow的人工智能项目实践：OCR的定位与识别功能开发
    优质
    本书介绍如何使用Keras和TensorFlow框架进行人工智能项目的实践，重点讲解了光学字符识别（OCR）技术中的文字定位与识别功能开发。 使用Keras实现OCR定位与识别的后端为TensorFlow，在Windows 10系统下运行，并采用Titan X显卡进行训练。数据集包含超过300万个中英文数字样本，存在语料不均衡的问题。 实验采用了两种模型： - CRNN：由VGG、双向LSTM和CTC组成。 - DenseNet-OCR：结合DenseNet与CTC的网格结构。 性能对比如下： - CRNN：60ms处理时间，准确率97.2%。 - DenseNet+CTC：8ms处理时间，准确率98.2%，模型大小为18.9MB。