- 深度学习:从Python到TensorFlow应用实战
- 叶虎
- 193字
- 2020-08-28 19:50:29
1.1 各种深度学习应用
目前,深度学习技术已应用于安防监控领域识别火灾警情和机器翻译多国语言文字等。
电话机器人首先做好几个相对固定的回答录音,然后识别客户回答的几个关键词,返回相应的应答路由。
JSON格式的例子如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/39F6A5/17274856904200306/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P9_2967.jpg?sign=1739623657-bNN9wIe4rzqfVxuA8H81shSJ2W18B2WP-0-6a25587d681a01a34d094ea600c672b9)
可以采用模板引擎来编写应答。已有各种编程语言实现的模板引擎,例如用Java语言实现的FreeMarker(https://freemarker.apache.org/)或者用Python语言实现的Cheetah3(http://cheetah template.org/)。
另外,医疗系统可以根据语音识别患者主诉的结果,实现病历的自动填写。