百度AI攻略:智能写诗.pdf下载

weixin_39820535 2023-03-19 14:30:11
百度AI攻略:智能写诗 认证授权: 在开始调⽤任何API之前需要先进⾏认证授权,具体的说明请参考: 获取Access Token 向授权服务地址 grant_type:?必须参数,固定为client_credentials; client_id:?必须参数,应⽤的API Key; client_secret:?必须参数,应⽤的Secret Key; 例如: 具体代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import urllib import json #client_id 为官⽹获取的AK, client_secret 为官⽹获取的SK client_id =【百度云应⽤的AK】 client_secret =【百度云应⽤的SK】 #获取token def get_token(): host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret request = urllib.request.Request(host) request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8') response = urllib.request.urlopen(request) token_content = response.read() if token_content: token_info = json.loads(token_content) token_key = token_info['access_token'] return token_key 智能写诗: 接⼝描述 根据⽤户输⼊的命题关键词⾃动⽣成⼀⾸7⾔绝句。 注:请使⽤⽅注意接⼝使⽤的合规性,不得利⽤该接⼝从事不合规场景的应⽤;如有违规使⽤,⼀经发现,AI开放平台有权⽴即停⽌提供服 务 请求⽰例 HTTP⽅法: POST 请求URL: ` URL参数: 参数 值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考"Access Token获取" Header如下: 参数 值 Content-Type application/json Body请求⽰例: { "text": "百度", "index": 0 } 请求参数 返回参数 我⽤Python3写的调⽤函数如下: def get_poem(content): token=get_token() url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/poem' params = dict() params['index'] = 0 params['text'] = content params = json.dumps(params).encode('utf-8') access_token = token url = url + "?access_token=" + access_token request = urllib.request.Request(url=url, data=params) request.add_header('Content-Type', 'application/json') response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read() if content: content=content.decode('utf-8') data = json.loads(content) print(data) poem=data['poem'][0] title = poem['title'] result = poem['content'] return title,result else: return '','' 执⾏ print (get_poem('清晨')) 调⽤结果 ('清晨', '清晨帘外⾬微凉\t傍晚轻风送暗⾹\t⼀⽚蛙声频⼊⽿\t谁⼈共我赏秋光\t') 咏唱社区和各位达⼈ 哈哈哈,这才是重头,咏唱社区和各位达⼈: 咏唱社区: 社区红⽕ 红⽕燃烧夜未眠 社区寒暖喜开颜 ⼈间最美团圆⽇ 歌舞升平乐满天 ⼈⼯智能 造化⼈⼯难写诗 智能⾼咏有谁知 善男信⼥频相问 只为天公降此时 深度学习 深度⼈间⼏⼗年 学习未改旧诗篇 痴⼼难解相思意 ⼀任红尘落枕边 AI宏图⼤展 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87505732?utm_source=bbsseo
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百度AI攻略智能写诗 认证授权: 在开始调⽤任何API之前需要先进⾏认证授权,具体的说明请参考: 获取Access Token 向授权服务地址 grant_type:?必须参数,固定为client_credentials; client_id:?必须参数,应⽤的API Key; client_secret:?必须参数,应⽤的Secret Key; 例如: 具体代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import urllib import json #client_id 为官⽹获取的AK, client_secret 为官⽹获取的SK client_id =【百度云应⽤的AK】 client_secret =【百度云应⽤的SK】 #获取token def get_token(): host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret request = urllib.request.Request(host) request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8') response = urllib.request.urlopen(request) token_content = response.read() if token_content: token_info = json.loads(token_content) token_key = token_info['access_token'] return token_key 智能写诗: 接⼝描述 根据⽤户输⼊的命题关键词⾃动⽣成⼀⾸7⾔绝句。 注:请使⽤⽅注意接⼝使⽤的合规性,不得利⽤该接⼝从事不合规场景的应⽤;如有违规使⽤,⼀经发现,AI开放平台有权⽴即停⽌提供服 务 请求⽰例 HTTP⽅法: POST 请求URL: ` URL参数: 参数 值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考"Access Token获取" Header如下: 参数 值 Content-Type application/json Body请求⽰例: { "text": "百度", "index": 0 } 请求参数 返回参数 我⽤Python3写的调⽤函数如下: def get_poem(content): token=get_token() url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/poem' params = dict() params['index'] = 0 params['text'] = content params = json.dumps(params).encode('utf-8') access_token = token url = url + "?access_token=" + access_token request = urllib.request.Request(url=url, data=params) request.add_header('Content-Type', 'application/json') response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read() if content: content=content.decode('utf-8') data = json.loads(content) print(data) poem=data['poem'][0] title = poem['title'] result = poem['content'] return title,result else: return '','' 执⾏ print (get_poem('清晨')) 调⽤结果 ('清晨', '清晨帘外⾬微凉\t傍晚轻风送暗⾹\t⼀⽚蛙声频⼊⽿\t谁⼈共我赏秋光\t') 咏唱社区和各位达⼈ 哈哈哈,这才是重头,咏唱社区和各位达⼈: 咏唱社区: 社区红⽕ 红⽕燃烧夜未眠 社区寒暖喜开颜 ⼈间最美团圆⽇ 歌舞升平乐满天 ⼈⼯智能 造化⼈⼯难写诗 智能⾼咏有谁知 善男信⼥频相问 只为天公降此时 深度学习 深度⼈间⼏⼗年 学习未改旧诗篇 痴⼼难解相思意 ⼀任红尘落枕边 AI宏图⼤展
涉及内容包括但不限于:中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库、财经词库、成语词库、地名词库、历史名人词库、诗词词库、医学词库、饮食词库、法律词库、汽车词库、动物词库、中文聊天语料、中文谣言数据、百度中文问答数据集、句子相似度匹配算法集合、bert资源、文本生成&摘要相关工具、cocoNLP信息抽取工具、国内电话号码正则匹配、清华大学XLORE:中英文跨语言百科知识图谱、清华大学人工智能技术系列报告、自然语言生成、NLU太难了系列、自动对联数据及机器人、用户名黑名单列表、罪名法务名词及分类模型、微信公众号语料、cs224n深度学习自然语言处理课程、中文手写汉字识别、中文自然语言处理 语料/数据集、变量命名神器、分词语料库+代码、任务型对话英文数据集、ASR 语音数据集 + 基于深度学习的中文语音识别系统、笑声检测器、Microsoft多语言数字/单位/如日期时间识别包、中华新华字典数据库及api(包括常用歇后语、成语、词语和汉字)、文档图谱自动生成、SpaCy 中文模型、Common Voice语音识别数据集新版、神经网络关系抽取、基于bert的命名实体识别、关键词(Keyphrase)抽取包pke、基于医疗领域知识图谱的问答系统、基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取、依存句法分析4万句高质量标注数据、cnocr:用来做中文OCR的Python3包、中文人物关系知识图谱项目、中文nlp竞赛项目及代码汇总、中文字符数据、speech-aligner: 从“人声语音”及其“语言文本”产生音素级别时间对齐标注的工具、AmpliGraph: 知识图谱表示学习(Python)库:知识图谱概念链接预测、Scattertext 文本可视化(python)、语言/知识表示工具:BERT & ERNIE、中文对比英文自然语言处理NLP的区别综述、Synonyms中文近义词工具包、HarvestText领域自适应文本挖掘工具(新词发现-情感分析-实体链接等)、word2word:(Python)方便易用的多语言词-词对集:62种语言/3,564个多语言对、语音识别语料生成工具:从具有音频/字幕的在线视频创建自动语音识别(ASR)语料库、构建医疗实体识别的模型(包含词典和语料标注)、单文档非监督的关键词抽取、Kashgari中使用gpt-2语言模型、开源的金融投资数据提取工具、文本自动摘要库TextTeaser: 仅支持英文、人民日报语料处理工具集、一些关于自然语言的基本模型、基于14W歌曲知识库的问答尝试--功能包括歌词接龙and已知歌词找歌曲以及歌曲歌手歌词三角关系的问答、基于Siamese bilstm模型的相似句子判定模型并提供训练数据集和测试数据集、用Transformer编解码模型实现的根据Hacker News文章标题自动生成评论、用BERT进行序列标记和文本分类的模板代码、LitBank:NLP数据集——支持自然语言处理和计算人文学科任务的100部带标记英文小说语料、百度开源的基准信息抽取系统、虚假新闻数据集、Facebook: LAMA语言模型分析,提供Transformer-XL/BERT/ELMo/GPT预训练语言模型的统一访问接口、CommonsenseQA:面向常识的英文QA挑战、中文知识图谱资料、数据及工具、各大公司内部里大牛分享的技术文档 PDF 或者 PPT、自然语言生成SQL语句(英文)、中文NLP数据增强(EDA)工具、英文NLP数据增强工具 、基于医药知识图谱的智能问答系统、京东商品知识图谱、基于mongodb存储的军事领域知识图谱问答项目、基于远监督的中文关系抽取、语音情感分析、中文ULMFiT-情感分析-文本分类-语料及模型、一个拍照做题程序、世界各国大规模人名库、一个利用有趣中文语料库 qingyun 训练出来的中文聊天机器人、中文聊天机器人seqGAN、省市区镇行政区划数据带拼音标注、教育行业新闻语料库包含自动文摘功能、开放了对话机器人-知识图谱-语义理解-自然语言处理工具及数据、中文知识图谱:基于百度百科中文页面-抽取三元组信息-构建中文知识图谱、masr: 中文语音识别-提供预训练模型-高识别率、Python音频数据增广库、中文全词覆盖BERT及两份阅读理解数据、ConvLab:开源多域端到端对话系统平台、中文自然语言处理数据集、基于最新版本rasa搭建的对话系统、基于Tens
数据描述 涉及内容包括但不限于:中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库、财经词库、成语词库、地名词库、历史名人词库、诗词词库、医学词库、饮食词库、法律词库、汽车词库、动物词库、中文聊天语料、中文谣言数据、百度中文问答数据集、句子相似度匹配算法集合、bert资源、文本生成&摘要相关工具、cocoNLP信息抽取工具、国内电话号码正则匹配、清华大学XLORE:中英文跨语言百科知识图谱、清华大学人工智能技术系列报告、自然语言生成、NLU太难了系列、自动对联数据及机器人、用户名黑名单列表、罪名法务名词及分类模型、微信公众号语料、cs224n深度学习自然语言处理课程、中文手写汉字识别、中文自然语言处理 语料/数据集、变量命名神器、分词语料库+代码、任务型对话英文数据集、ASR 语音数据集 + 基于深度学习的中文语音识别系统、笑声检测器、Microsoft多语言数字/单位/如日期时间识别包、中华新华字典数据库及api(包括常用歇后语、成语、词语和汉字)、文档图谱自动生成、SpaCy 中文模型、Common Voice语音识别数据集新版、神经网络关系抽取、基于bert的命名实体识别、关键词(Keyphrase)抽取包pke、基于医疗领域知识图谱的问答系统、基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取、依存句法分析4万句高质量标注数据、cnocr:用来做中文OCR的Python3包、中文人物关系知识图谱项目、中文nlp竞赛项目及代码汇总、中文字符数据、speech-aligner: 从“人声语音”及其“语言文本”产生音素级别时间对齐标注的工具、AmpliGraph: 知识图谱表示学习(Python)库:知识图谱概念链接预测、Scattertext 文本可视化(python)、语言/知识表示工具:BERT & ERNIE、中文对比英文自然语言处理NLP的区别综述、Synonyms中文近义词工具包、HarvestText领域自适应文本挖掘工具(新词发现-情感分析-实体链接等)、word2word:(Python)方便易用的多语言词-词对集:62种语言/3,564个多语言对、语音识别语料生成工具:从具有音频/字幕的在线视频创建自动语音识别(ASR)语料库、构建医疗实体识别的模型(包含词典和语料标注)、单文档非监督的关键词抽取、Kashgari中使用gpt-2语言模型、开源的金融投资数据提取工具、文本自动摘要库TextTeaser: 仅支持英文、人民日报语料处理工具集、一些关于自然语言的基本模型、基于14W歌曲知识库的问答尝试–功能包括歌词接龙and已知歌词找歌曲以及歌曲歌手歌词三角关系的问答、基于Siamese bilstm模型的相似句子判定模型并提供训练数据集和测试数据集、用Transformer编解码模型实现的根据Hacker News文章标题自动生成评论、用BERT进行序列标记和文本分类的模板代码、LitBank:NLP数据集——支持自然语言处理和计算人文学科任务的100部带标记英文小说语料、百度开源的基准信息抽取系统、虚假新闻数据集、Facebook: LAMA语言模型分析,提供Transformer-XL/BERT/ELMo/GPT预训练语言模型的统一访问接口、CommonsenseQA:面向常识的英文QA挑战、中文知识图谱资料、数据及工具、各大公司内部里大牛分享的技术文档 PDF 或者 PPT、自然语言生成SQL语句(英文)、中文NLP数据增强(EDA)工具、英文NLP数据增强工具 、基于医药知识图谱的智能问答系统、京东商品知识图谱、基于mongodb存储的军事领域知识图谱问答项目、基于远监督的中文关系抽取、语音情感分析、中文ULMFiT-情感分析-文本分类-语料及模型、一个拍照做题程序、世界各国大规模人名库、一个利用有趣中文语料库 qingyun 训练出来的中文聊天机器人、中文聊天机器人seqGAN、省市区镇行政区划数据带拼音标注、教育行业新闻语料库包含自动文摘功能、开放了对话机器人-知识图谱-语义理解-自然语言处理工具及数据、中文知识图谱:基于百度百科中文页面-抽取三元组信息-构建中文知识图谱、masr: 中文语音识别-提供预训练模型-高识别率、Python音频数据增广库、中文全词覆盖BERT及两份阅读理解数据、ConvLab:开源多域端到端对话系统平台、中文自然语言处理数据集、基于最新版本rasa搭建的对话系统、基于

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