ttr事业群的四大行业不包括

TTR事业群的四大行业不包括制造业、物流业、零售业以及旅游业。

制造业是指生产各种产品的行业，涉及到加工、装配等过程，可以生产包括汽车、电子产品、家具等各种商品。

物流业是指通过运输、仓储等手段，将产品从生产地转移到销售地或消费者手中的行业。它涉及到货物的运输、仓储管理、配送等环节。

零售业是指通过商店、超市等销售渠道直接向消费者销售商品和提供相关服务的行业。它涉及到商品的采购、展示、销售及售后服务等方面。

旅游业是指旅游相关服务的提供和组织，包括旅游目的地的开发、旅行社的组织、景点的管理等。它涉及到酒店、航空公司、旅行社等多个领域。

TTR事业群在业务范围中没有涉及到制造业、物流业、零售业和旅游业。而是集中在其他行业，如技术、咨询、金融等方面的服务。

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python ttr库

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Python中的`ttr`库是一个用于文本处理和分析的工具包，全称为"Text Theorist's Repository"，它主要用于生成文本摘要、计算文本相似度、分析情感等自然语言处理任务。该库通常不直接与机器学习或深度学习模型结合，而是提供一些基础的文本处理功能，方便在处理文本数据时进行预处理或特征提取。

以下是`ttr`库的一些主要特点和用法：
1. **文本摘要**：可以生成文档的简洁版本，有助于快速理解内容。
2. **词频统计**：对文本中单词的出现频率进行计数。
3. **句子分割**：将长文本拆分为单独的句子。
4. **词性标注**：识别文本中每个词的词性。
5. **情感分析**：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中立。

TTR校准曲线是什么

TTR（True Type Rate）校准曲线通常用于评估语音识别系统的性能，特别是在电话语音识别领域。它是一种图表形式，展示了系统在不同噪声条件下的实际识别精度，即真正识别出的单词数（True Words）占总词数的比例。这个比例随着噪声水平的增加而变化，越接近1表示系统在各种环境噪声下识别能力越好。

TTR曲线通过比较实际识别结果和参考转录，展示了识别系统对于各种信噪比（SNR）下的识别准确度。一般来说，一个好的校准曲线会显示出平滑且快速下降的特点，这意味着在低噪声级别上性能较好，但在高噪声环境下能保持相对稳定的识别率。