语义角色标注（SRL）系统的目标是恢复一个句子的谓词-论元结构，来做出基本判断：“谁对谁做了什么”，“何时”和“哪里”。 传统的最常用的解决序列标注问题的方案是最大熵、CRF等模型，尤其是CRF，基本是最主流的方法。随着深度学习的不断探索和发展，LSTM+CRF等成为解决序列标注问题的标配解决方案。AllenNLP提供了序列标注的模型，其基本介绍如下：Semantic Role LabelingS
本文长度为2200字，建议阅读6分钟本文为你盘点近期值得关注的NLP、CV领域相关论文。自然语言处理01Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications @jerryshi 推荐#Knowledge Graph本文对当下流行的 Knowledge Graph Eembedding 进行汇总，主要介绍了两大类，
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2023-07-31 16:02:42
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为什么CV和NLP都是多模态了
在计算机视觉（Computer Vision，CV）和自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，多模态（Multimodal）技术已经成为热门的研究方向。多模态指的是通过融合不同的感知数据，如图像、视频、语音和文本等，来进行综合分析和处理的方法。为什么CV和NLP都在向多模态方向发展呢？本文将探讨这个问题，并通过代码示例来
原创
2023-10-08 13:52:31
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AIGC的风最近终于吹到了语音生成领域。上面视频中"孙燕姿"翻唱周杰伦的《七里香》，该歌是AI歌唱，并非孙燕姿本人。背后核心技术来自声音转换，voice convertion，而不是之前我们讲过的声音克隆，voice clone。语音转换语音转换，voice convertion，简称VC。简单来说，就是把一个人的声音转换成另一个人的声音，保留说话或者歌唱的内容。可见模型的输入是音频，而不像TTS
作者：张致远
研究背景
目 录
Contents
应用场景
研究进展
早期阶段
引入早期深度网络
本文约3300字，建议阅读10分钟
本文整理了最近两年在语言生成 (NLG) 任务上的多模态预训练模型上的进展。[ 引言 ]在最近几年，凭借着强大的泛化能力，预训练模型在NLP，CV等领域都取得了显著的效果。最近也有不少工作在尝试多模态领域使用预训练模型。笔者整理了最近两年在语言生成 (NLG) 任务上的多模态预训练模型上的进展，这些论文在包括多模态机器翻译 (MMT) 、图片/视频标题生成 (I
作者 | MolarTeam 编辑 | 汽车人BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：在本系列中，我们将介绍截至目前为止发布的优秀BEV算法。我们将该系列分为BEV空间的生成、BEV下的多模态融合算法、BEV下的时序融合算法。本篇将重点介绍
之所以用这一篇作为多模态的开篇是因为这篇清楚的归纳了各种多模态算法，可以当成一个小综述来看，然后还提出了一种非常简单的多模态Transformer方法ViLT。先阐述一下4种不同类型的Vision-and-Language Pretraining(VLP)，然后归纳2种模态相互作用方式和3种visual embedding方式，最后讲一下ViLT的设计思路。01Taxonomy of VLP上图是
说在前面的话标题：Multimodal Object Detection via Probabilistic Ensembling链接：https://arxiv.org/abs/2104.02904我相信大家不多不少都会看过我自己做的一些工作，同时也还有我解读RGB-Thermal系列的一些工作，所以这一期我想讨论一下RGB-T目标检测的工作！RGB-T与目标检测目标检测是大家的老朋友了，随着端
MLNLP ( 机器学习算法与自然语言处理 )社区是国内外知名自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流，特别是初学者同学们的进步。转载自 | 夕小瑶的卖萌屋作者 | 付奶茶随着最近几年多模态大火的，越来越多的任务都被推陈出新为
NLP/多模态 比赛
原创
2023-05-17 10:30:48
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CV是让机器睁开眼睛看世界，而NLP更多的是让机器听懂人类的话。因为本人文科不是那么好，理解能力比较一般，再加上CV是那么的形象直观，所以我一直以来都对NLP敬而远之。不过，在参加了百度的《手把手教深度学习》课程之后，突然感觉NLP似乎也没有那么难，至少入门使用什么的还是很轻松的。自然语言处理（NLP）自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）主要研究人与计
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2023-07-21 21:26:04
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GloVe模型glove模型的参考资料链接如下：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/论文链接（pdf）如下：https://nlp.stanford.edu/pubs/glove.pdfGloVe: Global Vectors for Word Representation [Jeffrey Pennington], [Richard Socher],
我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体，听到声音，感受质地，闻到气味，然后做出决定。多模态学习表明，当我们的许多感官——视觉、听觉、动觉——参与信息处理时，我们理解和记忆更多。通过组合这些模态，学习者可以组合来自不同来源的信息。多模态深度学习当涉及到深度学习时，仅以图像、文本、音频、视频为信息源的训练模式是很常见的。但是也有一种方法可以建立同时包含两种数据类型的模型，比如文本和图像。使用多模态
为共同推进信创行业数据库的发展，GBASE南大通用加入openGauss 社区，并发布基于openGauss的GBase 8c多模多态分布式事务型数据库产品，支持多种存储模式和多种部署形态，具备高性能、高可用、弹性伸缩、高安全性等特性，其兼容信创生态，可以部署在物理机、虚拟机、容器、私有云和公有云，为关键行业核心系统、互联网业务系统和政企业务系统提供安全、稳定、可靠的数据存储和管理服务。GBase
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2023-08-23 23:23:46
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| 三和厂妹编 | zenRRan最早接触多模态是一个抖音推荐
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2021-06-24 17:38:32
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点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！文 | 三和厂妹编 | zenRRan最早接触多模态是一个抖音推荐项目，有一些视频，
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2022-07-27 09:22:32
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什么是多模态？
多模态大模型就是一种能够理解和处理多种类型的机器学习模型——而类型也被叫做模态，包括文本，图片，音频，视频等。
这种模型可以融合多种不同模态的信息，执行更复杂和智能的任务；如视觉问答(AI面试官)，图文生成，语音识别与合成等。
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应用场
首先，什么叫做模态（Modality）呢？每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉
原创
2023-07-11 14:27:38
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一、前言多模态遥感图像自动匹配是多源异构遥感数据集成应用的基础，一直以来都是学术界和工业界关注的基础。西南交通大学叶沅鑫老师课题组长进行了长期研究和实践验证，先后获“国际摄影与遥感大会（4年一届）”和“国际摄影测量与遥感地球空间周（2年一届）”最佳青年论文奖，以及测绘科技进步一等奖和二等奖，提出了一系列的多模态遥感图像匹配方法如相位一直方向直方图(HOPC)和方向梯度特征通道(CFOG)。鉴于此，
