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商品标题实体识别

比赛链接 https://www.heywhale.com/home/competition/620b34ed28270b0017b823ad/content/3 1 赛题背景 京东商品标题包含了商品的大量关键信息...,商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务,能为多种下游场景所复用,从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的用户体验和平台效率。...本赛题要求选手使用模型抽取出商品标题文本中的实体。 与传统的实体抽取不同,京东商品标题文本的实体密度高、实体粒度细,赛题具有特色性。...值得注意的是实体不仅仅与实体词有关,而且与当前标题所售卖商品有关。...举例说明,一个售卖产品为手机壳的商品标题中出现的“iPhone13”与售卖产品为手机的商品标题中出现的“iPhone13”为不同的实体标签。

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同款商品识别的克星--ArcFace!

ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition(CVPR2019) 简 介 利用深度卷积神经网络(DCNNs)进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力...在本文中,我们提出了一个附加的角Margin损失(ArcFace)来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应,所提出的弧面具有清晰的几何解释。...背 景 目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种: 训练一个多分类器,它可以将训练集合中的不同实体分开; 训练embeddings,例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点, 对于softmax来说: 线性转化矩阵和是线性相关的; 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的,而对于开集人脸识别问题,学习到的特征是不可分辨的...ArcFace相较于Triplet-Loss有更好的margin; 小结 本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ,该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力

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    NER | 商品标题属性识别探索与实践

    ---- ©作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 研究方向 | NLP/推荐算法 来自 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作,主要内容是从商品标题里识别商品的一些属性标签,包括不限于品牌...主要内容: 怎么构建命名实体识别(NER)任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...NER任务标注数据方法 其实对 NER 任务来说,怎么获取标注数据是比较重要、比较耗时费力的工作。...BertCRF单标签NER模型 这部分主要记录 BertCRF 在做单一标签(品牌)识别任务时踩的一些坑。 先把踩的坑列一下: 怎么轻量化构建 NER 标注数据集。...验证模型效果时,先定义怎么算正确:假设一个标题包含 3 个标签,预测时要把这 3 个标签都识别出来,并且标签值也要对的上,才算正确;怎么算错误:识别的标签个数少于真实的标签个数,识别的标签值和真实的对不上都算错误

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    智慧零售商品识别系统方案解析,15分钟上手商品识别AI模型

    2 基于EasyDL零售版的商品识别方案 将终端数据转化为数字资产 百度飞桨EasyDL零售版,针对快消零售业提供专业版服务,实现了低成本、高精度获取商品图像识别模型,完成智能化的店内陈列与费用核销。...通过 EasyDL 零售版,可以训练包含但不限于本品 SKU、竞品 SKU、POSM 助销物料、价签与价格等识别对象。...同时,还配套提供货架拼接、翻拍识别、空位识别商品陈列层数识别商品陈列场景识别等通用能力,从业务实际需求出发,有效获取网点真实商品分销和陈列数据,推动实时预警、及时跟进的市场策略落地,帮助快消品牌商顺利完成经营模式的数字化转型

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    【深度学习】同款商品识别的克星--ArcFace!

    利用深度卷积神经网络(DCNNs)进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力。...在本文中,我们提出了一个附加的角Margin损失(ArcFace)来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应,所提出的弧面具有清晰的几何解释。...目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种: 训练一个多分类器,它可以将训练集合中的不同实体分开; 训练embeddings,例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点, 对于softmax来说: 线性转化矩阵和是线性相关的; 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的,而对于开集人脸识别问题,学习到的特征是不可分辨的...本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ,该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力。

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    快消品图像识别丨无人店背后的商品识别技术

    人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活,机器能够认准人脸,想必大家都有所耳闻;而另一类计算机视觉的应用,是进行商品识别。...当前新兴的一些无人零售店,背后就需要机器对商品进行自动识别,拍图购物、AR互动营销等场景,也运用了商品识别技术。...今天,图酱就跟大家科普应用在无人店、新零售中的商品识别技术。...研究组,则要克服各种疑难杂症,比如容易产生褶皱的软包装、商品侧面和背面的识别、遮挡和反光环境下的识别等等。 ? 目前,在实际生产环境下,已经达到95%以上的识别准确率。...人脸都有眼睛、鼻子、嘴巴等固定的特征,而超市中琳琅满目的商品,则千奇百态。与人脸识别相比,商品识别有更高的工程复杂度。

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    图片文字识别怎么操作?图片文字识别怎么传出文件?

    ,相信大家平时办公或者学习的时候多少都是接触过的,那么图片文字识别怎么操作?...图片文字识别怎么传出文件?下面小编就为大家带来详细介绍一下。 image.png 图片文字识别怎么操作?...图片文字识别怎么传出文件?...图片文字识别是需要将图片上面的文字识别出来的,有些图片中的文字数量比较大所以会整合在一个文件上面,比如平时使用的文档或者Word等等,大家使用图片文字识别工具将图片中的文字识别出来,然后直接点击导出按钮就可以得到包含文字的文件了...关于图片文字识别的文章内容今天就介绍到这里,相信大家对于图片文字识别已经有所了解了,图片文字识别的使用还是很简单的,大家如果有需求的话可以选择一些好用的工具,下载安装就可以直接使用了。

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    作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 整理 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作,主要内容是从商品标题里识别商品的一些属性标签,包括不限于品牌、颜色、领型、适用人群、尺码等等...主要内容: 怎么构建命名实体识别(NER)任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...NER任务标注数据方法 其实对 NER 任务来说,怎么获取标注数据是比较重要、比较耗时费力的工作。...BertCRF单标签NER模型 这部分主要记录 BertCRF 在做单一标签(品牌)识别任务时踩的一些坑。 先把踩的坑列一下: 怎么轻量化构建 NER 标注数据集。...验证模型效果时,先定义怎么算正确:假设一个标题包含 3 个标签,预测时要把这 3 个标签都识别出来,并且标签值也要对的上,才算正确;怎么算错误:识别的标签个数少于真实的标签个数,识别的标签值和真实的对不上都算错误

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    商品系统的设计与构建,从某种程度上来讲,就是围绕SPU和SKU来进行的。但是只有这两个粗浅的概念,并不足以描述一个商品信息,今天,我们一起来聊一聊商品到底有哪些信息,进一步完善商品系统的设计。 ?...说到商品的基本信息,我们不妨回过头来看看商品的发布流程。从页面上去寻找需要持久化的信息,从而达到抽象商品信息的目的。 ?...我们先看商品的基础信息,从页面直观的可以看出,有商品类型、商品名称,以及商品类目属性构成。...为了避免遗漏属性,我们回过头再看下,商品还有哪些信息需要描述,嗯,销售属性呢?这个信息怎么去处理?虽然是由类目属性来提供,但是在商品上还是要有体现吧?差点误了一个大事,遗漏一个很重要的实体。...经过我们一番的整理,商品的实体信息暂时完善起来了,为了方便我们的理解和后续的梳理,我们把他们放到一起,稍微整理下他们之间的联系。 ? 怎么样?是不是看上去清爽多了?一目了然了?

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    10分钟搭建商品结算平台!商品、车辆识别一网打尽

    "商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难?这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现! 它就是全开源、轻量级的图像识别系统 PP-ShiTu。...当然不是,一个优秀的图像识别系统往往在处理实际场景问题过程中需要面临各种挑战: 1.商品类别数以万计:根本没法事先把所有类别都放入训练集; 2.不同商品相似度极高:比如同一种饮料的不同口味,就很可能拥有非常类似的包装...,同时对于商品识别中品类众多、外观相似和更新频繁的痛难点也提供了可参考的示范。...其实商品识别的能力远不仅如此,商超能够通过这项技术进行资产保护,降低运营成本;时尚行业能够通过这项技术,完成对秀场服装的大数据分析,把握时尚潮流;服装行业可以通过商品识别快速匹配产品材质和生产工艺等相关信息...未来,从设计到生产、从物流到销售,AI 商品识别,大有可为! 如果您想详细了解更多飞桨的相关内容,请参阅以下文档。

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    怎么创建域名?域名该怎么选择?

    ,所以,请跟随小编一起了解下怎么创建域名?...域名该怎么选择? image.png 怎么创建域名? 首先,想要创建域名,先要找到域名代理商,现在域名代理商一般都有自己域名注册网站,通过浏览器搜索都可以搜到,挑选排行前五其中一个网站,开始注册。...最后,当我们把几个主流域名选择后,点击付费按钮,付给域名代理商使用费,就可以在域名管理后台看到自己购买域名了,这时候域名就成功创建了。题外话,域名后期还需要续费。 域名该怎么选择?...相信经过以上的了解,大家至少清楚怎么创建域名和域名该怎么选择,最重要的是,随着企业越来越多,好的域名越来越少,对此,我们可以先注册域名,不要等到需要时候才急忙去注册。...还有些人对怎么创建域名,觉得很麻烦,其实,现在很多域名注册平台,已经简化了很多步骤,简单操作即可完成域名创建

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    使用 App Store Connect API 批量创建内购商品

    一、前言 我们去年开源 AppleParty(苹果派) 用于批量应用内购商品创建和更新的方案,具体的技术方案是使用 XML Feed 格式来处理。...ipa 文件,这样就更加方便~ 二、App Store Connect API App Store Connect API 需要生成密钥才能调用使用,所以,我们先来介绍一下密钥的生成,然后在以应用内购商品创建和更新为例...jwt pip3 install requests 怎么请求 App Store Connect API ?...以创建内购商品为例: func createInAppPurchases(appId: String, product: IAPProduct) async -> ASCInAppPurchaseV2...,Apple Party(苹果派)从日常使用场景最多的内购商品批量创建入手,未来依然有非常多的生效力效率提升,欢迎大家一起迭代和 PR 提交!

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    今天我们就先开个头,简单介绍一下商品分析的基本概念。 商品分析,指对商品的进货、销售、库存情况进行的分析。...商品的含义很广泛,广义地讲,所有凝结了人类劳动且能满足人们需求的东西都是商品,可狭义上,人们会区分商品、服务、权益: 把提前准备好,打包好,实体交付客户的,叫商品 把需要现场准备,需要分流程交付客户的,...很多互联网业务提供的是虚拟商品,往往只有销,没有进和存,这一类商品我们稍后单独分享。 商品分析非常重要。...因为对实体企业而言,卖商品是赚钱的唯一法子,商品生产、物流、库存的成本是最大的成本,因此必须把商品分析明白。...这是商品分析要理解的第一个概念:消费者支付给商品的费用,只有10%左右是商品的生产成本。

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