话题机器学习模型 › Seq2Seq

机器学习模型:Seq2Seq

网易严选nlp-预训练语言模型的应用

本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式,以及语言模型在网易严选nlp业务上的实践,包括分类、文本匹配、序列标注、文本生成等。

流利说基于 TensorFlow 的自适应系统实践

自适应学习是现在教育科技领域谈得比较多的一个概念,它的核心问题可以用一句话概括,即通过个性化的学习路径规划,提高学生的学习效率。为什么需要自适应学习?在传统的教学过程中,每个学生的学习路径是一致的,由于学生个人基础和学习能力的差异性,这种千人一面的做法对大部分学生来说其实比较低效。由此我们可以很自然地想到:如果我们能够根据学生的能力,去匹配合适的教学内容,就应该可以提高他们的学习效率。而这正是自适应系统希望达成的目标。

算法工程师深度解构ChatGPT技术

用专业视野带你由浅入深了解ChatGPT技术全貌。它经历了什么训练过程?成功关键技术是什么?将如何带动行业的变革?开发者如何借鉴ChatGPT思路和技术,投入到日常工作中?

强化学习在之家图像理解中的应用

本文首先介绍了强化学习的基本概念,并着重梳理了一类模型无关的强化学习,即策略梯度算法。随后本文对其中的两种算法,进行了重点地分析和比较。最后,本文展示了基本策略梯度在之家业务中的一些应用,并讨论了该方法这些场景下的鲁棒性。

一种基于Prompt的通用信息抽取(UIE)框架

本文将为大家介绍一种基于Prompt的通用信息抽取框架,实验表明该模型具备优秀的小样本微调能力。

聊聊机器如何“写”好广告文案?

创意作为一种信息载体,将广告主的营销内容呈现给用户,辅助用户消费决策,乃至激发潜在需求。通常,创意可表现为文本、图片及视频物料的单一或组合形式,而创意优化旨在提升创意物料的业务价值,本文简要聊聊针对创意文案自动撰写的一些探索与实践,整体分五部分:第一部分简述广告文案优化的必要性;第二部分介绍文本生成相关概念及主流方法;第三部分介绍在文案生成方面的探索实践;第四部分借鉴业界研究成果,探讨文案自动生成未来的一些工作思路;最后做下小结。

自动文本摘要 简述

对话摘要目前在学术界和工业界都是前沿方向,有着巨大的引用场景,本文简述了对话摘要的主要模型、衡量指标以及未来的研究方向。

网易严选的虚拟直播技术实践

为低成本地覆盖更多直播场景,严选与伏羲合作,自研了一套能24H自动进行直播和交互的虚拟直播技术体系,已在多个渠道落地。本文将从技术架构、虚拟人技术、素材自动生成、智能交互等几方面介绍相关实践。

端到端语音识别应用基于前缀树的热词技术

打破语音转录模型瓶颈,新词秒级别添加。

智能化自动生成文本总结的方法

对长文本进行总结和概括一直以来都是一项繁琐的任务,需要工作人员耗费大量的时间和精力去理解文本内容再对重要信息进行提炼和整合。尤其是针对一些晦涩难懂且专业性较强的文本,更是只有经验丰富的工作人员才能对文本进行正确的理解和总结。因此,我们渴望用一种自动化的方式来实现对文本进行准确的总结和概括。

随着神经网络和自然语言处理技术的发展,为自动化生成摘要、总结提供了有效的方法,并在一定程度提高了人们的工作效率。本文将从当下比较热门、效果较好的技术来为大家进行介绍。

对话摘要技术在美团的探索(SIGIR)

随着互联网产生的文本数据越来越多,文本信息过载问题日益严重,对各类文本进行一个“降维”处理显得非常必要,而文本摘要就是其中一个重要的手段。

本文首先介绍了经典的文本摘要方法,随后分析了对话摘要的模型,并分享了美团在真实对话摘要场景中面临的挑战。同时基于实际的场景,本文提出了阅读理解的距离监督Span-Level对话摘要方案(已发表在SIGIR 2021),该方法比强基准方法在ROUGE-L指标和BLEU指标上提升了3%左右。

How to build a simple AI photo search engine

Have you ever wondered how you could build your own Google Image Search? This tutorial will walk you through so you can build your own in 15 minutes.

Often the most obvious kind of search engine to build would be to search for text. However, for all types of data that are not convertible to text - e.g Music, text-like searching is not always feasible.

So how would you build a image search engine? a few ideas come to mind: To compare the pixels of the photos: this will only find exact same photos or with different lighting conditions. Or we can use AI to convert a photo into a text that describes the photo: this, for example, will struggle to differentiate between different kinds of cats, if it can only infer that the photo contains a cat but not which breed.

美团搜索中查询改写技术的探索与实践

本文主要讲述在美团的搜索场景下查询改写项目的迭代方向和实现思路,希望能对从事搜索、广告、推荐中召回相关工作的同学有所启发或者帮助。

微信图片翻译技术优化之路

微信(WeChat)作为 12 亿+用户交流的平台,覆盖全球各个地区、不同语言的用户,而微信翻译作为桥梁为用户间的跨语言信息交流提供了便利。目前微信翻译每天为千万用户提供数亿次的翻译服务,且团队技术持续钻研,累计发表数十篇顶会论文、夺得多项 WMT 冠军。随着翻译质量的提升,微信翻译的应用形态从文本逐步扩展到图片、语音、网页、文档、视频等众多场景。本文以微信图片翻译为例介绍近一年的技术优化。

百度搜索中“鱼龙混杂”的加盟信息,如何靠AI 解决?

加盟星在AI 创作上的探索,致力于打造高质量、系统化的智能内容生成解决方案。

详解预训练模型在信息检索第一阶段的应用

本文聚焦预训练模型在信息检索中第一阶段检索(召回阶段)的应用,并对最近几年的相关研究进行系统的梳理和回顾。

Главная - Вики-сайт
Copyright © 2011-2024 iteam. Current version is 2.137.1. UTC+08:00, 2024-11-17 14:25
浙ICP备14020137号-1 $Гость$