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(403) 769-3515

LSF-SCNN,即基于词汇语义特征的跳跃卷积模型,基于卷积神经网络模型引入三种优化策略:词汇语义特征、跳跃卷积和K-Max均值采样 ,分别在词汇粒度、短语粒度、句子粒度上抽取更加丰富的语义特征,从而更好的在向量空间构建短文本语义表达模型,并广泛的适用于问答系统、释义识别和文本蕴含等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。
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基于深度学习的个性化商品评论标签提取 自然语言处理

基于深度学习的个性化商品评论标签提取

商品评论标签提取作为商品评论中的一个比较有意思的问题。评论标签提取的主要任务是从评论中了解到用户对产品的哪些功能、属性进行了怎样的评论,并抽取成简短有效的信息。
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[实战]利用深度学习模型提取商品评论中的典型意见 3092759553

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本文就分享一个深度学习的方法,从评论中提取出用户的观点,比如从某火锅店的评价“环境蛮好,没有很重的香料味道,上菜快,不用调料也好吃”中提取出“环境好,上菜快”的评价标签,并和其他有类似标签的评价聚类。
(504) 399-2436
[理论]生成对抗网络GAN原理 深度学习

[理论]生成对抗网络GAN原理

GAN网络是近两年深度学习领域的新秀,火的不行,本文旨在浅显理解传统GAN,分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用python、torch等语言,这里,后面用matlab搭建一个简单的GAN网络,便于理解GAN原理。
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[实战]用AI给裸女自动“穿”上比基尼,妈妈再也不担心我辣眼睛了 (505) 566-5872

[实战]用AI给裸女自动“穿”上比基尼,妈妈再也不担心我辣眼睛了

本文我们提出了一种基于对抗训练的图像翻译技术,用于隐式地定位裸体图像中的敏感区域并在保留其语义信息的同时覆盖该区域。我们的方法不需要训练样本的配对工作,在实验验证过程中产生令人印象深刻而又高度逼真的结果,为解决裸体图像审查任务提供了一种新方法
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OPPO CTR预估系统实践 个性化推荐

OPPO CTR预估系统实践

CTR预估系统在商业并线领域有一个非常大的应用,也是非常核心的一个模块。业内各大公司都非常重视这项工作,如百度CTR系统做到样本迁移的特性,功能非常复杂。今天分享的是OPPO在广告业务快速增长的场景下CTR预估系统从搭建到迭代引擎的一些实践经验以及思路,接下来将从系统架构、算法模型、特征工程以及策略来阐述CTR预估系统。
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图片主题模型在推荐系统的应用实践 left-handiness

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简单介绍一下推荐系统和内容理解方面相关知识,然后介绍两个我们的应用实例:一个是基于目标检测的图片主题模型,另一个是基于特征提取的图片主题模型
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