，其数据最初来源于YouTube HD-VILA-100M 文本-视频 HD-VILA-100M 数据集包含了 300万个视频,以及1亿个文本-视频对，涵盖了多个领域 这一阶段以基于深度玻尔兹曼机 (...·多模态学习指的是同时使用多个类别的数据，如文本、图像、语音、视频模态的数据，共同处理、训练和推理。 ·跨模态学习可以被认为是多模态学习的一个分支，两者关注的重点不同。...·将语音模态的数据映射到文本模态上来处理语音分类等任务。 模态 优点 缺点 单模态 原理简单，不需要考虑多模态数据彼此关联，算法简单易懂。更有效地提取数据特征。...多模态 其囊括了来自各种不同模态的数据，能够全方位、多维度地对同一个物体进行描述。 多模态模型的训练需要更多数据、更大算力的支持需要的成本更高。...这种编码器-解码器结构有助于融合多模态特征，在多模态理解任务中表现较好，但由于缺乏单独的文本编码器，在图像检索、视频检索等任务中表现不佳 oCoCa 模型创造性地将上述 3 种思路进行有效融合，能够分别独立获得图像特征向量和文本特征向量
总之，要使得训练集中所有的文本/序列长度相同，该长度除之前提到的设置外，也可以是其他任意合理的数值。在测试时，也需要对测试集中的文本/序列做同样的处理。...假设训练集中所有文本/序列的长度统一为n，我们需要对文本进行分词，并使用词嵌入得到每个词固定维度的向量表示。...什么是textCNN 在“卷积神经⽹络”中我们探究了如何使⽤⼆维卷积神经⽹络来处理⼆维图像数据。...假设输⼊的⽂本序列由n个词组成，每个词⽤d维的词向量表⽰。那么输⼊样本的宽为n，⾼为1，输⼊通道数为d。...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。
总之，要使得训练集中所有的文本/序列长度相同，该长度除之前提到的设置外，也可以是其他任意合理的数值。在测试时，也需要对测试集中的文本/序列做同样的处理。...什么是textCNN 在“卷积神经⽹络”中我们探究了如何使⽤⼆维卷积神经⽹络来处理⼆维图像数据。...我们在“多输⼊通道和多输出通道”⼀节中介绍了如何在⼆维卷积层中指定多个输出通道。类似地，我们也可以在⼀维卷积层指定多个输出通道，从而拓展卷积层中的模型参数。...假设输⼊的⽂本序列由n个词组成，每个词⽤d维的词向量表⽰。那么输⼊样本的宽为n，⾼为1，输⼊通道数为d。...这⾥的输⼊是⼀个有11个词的句⼦，每个词⽤6维词向量表⽰。因此输⼊序列的宽为11，输⼊通道数为6。给定2个⼀维卷积核，核宽分别为2和4，输出通道数分别设为4和5。
读完本文后，您会知道： 用于表示文本的词嵌入方法究竟是什么，以及它是如何与其他特征提取方法不同的。 关于从文本数据中学习词嵌入的三种主要算法。...本小节对可用于从文本数据中学习到词嵌入的三种技术进行了综述。...这种学习嵌入层的方法需要大量的训练数据，并且训练速度低下，但是会学习到针对特定文本数据和 NLP 任务的嵌入。 2....而这将需要大量的文本数据（如数百万甚至数十亿个词）来确保能学习到有使用价值的嵌入。...总结 通过本文，您了解到了深度学习应用中作为文本表示方法的词嵌入技术。 具体来说，你学到了： 表示文本的嵌入方法是什么，以及它是如何区别于其他特征提取方法的。 从文本数据中学习词嵌入的三种主要算法。
2、文本挖掘过程包含的技术 文本特征的提取、信息检索、自然语言处理、文本挖掘、文本分类、文本聚类、关联分析等等 3、文本挖掘的一般过程 3.1 数据预处理技术 预处理技术主要包括Stemming(...特征表示模型有多种,常用的有布尔逻辑型、向量空间模型(Vector SpaceModel,VSM)、概率型以及混合型等 3. 1. 3 特征提取 1、用向量空间模型得到的特征向量的维数往往会达到数十万维...因此需要选择一些价值高的特征。 2、特征提取算法一般是构造一个评价函数,对每个特征进行评估,然后把特征按分值高低排队,预定数目分数最高的特征被选取。...用于文本分类的分类方法较多,主要有朴素贝叶斯分类(Native Bayes)、向量空间模型、决策树、支持向量机、后向传播分类、遗传算法、基于案例的推理、K -最临近、基于中心点的分类方法、粗糙集、模糊集以及线性最小二乘...4.3文本聚类 文本分类是将文档归入到己经存在的类中,文本聚类的目标和文本分类是一样的,只是实现的方法不同。
模型层：当黄金规则处理不了时，利用分档的模型做兜底。分档的模型含有两个子模型为Recall模型和Refine模型，两个模型的结构一样，但它们使用的特征以及样本的选择是不一样的。...语义匹配特征则主要包括基于点击行为的表示匹配、文本和多模态语义匹配。 搜索相关性的特征 其中基础特征和文本匹配特征相对常规，不再详细展开。...下游的匹配任务仍使用双塔模型策略，和文本语义模型不同的是，这里直接使用 Triple Loss 的方式，主要考虑加大模型之间的差异性，使后面的模型融合有更大的空间。...但在上线过程中，由于需要图像处理，增量商品特征更新回流相对其他链路延迟较大，容易造成新商品特征缺失，因此还需要进一步链路优化。...由于该部分策略是对子特征的 ensemble，因此并不需要非常多的训练数据（这里的量级在万级别）。
选自Monkey Learn 作者：Bruno Stecanella 参与：李泽南、李亚洲 当处理文本分类问题时，你需要不断提炼自己的数据集，甚至会尝试使用朴素贝叶斯。...在对数据集满意后，如何更进一步呢？是时候了解支持向量机（SVM）了：一种快速可靠的分类算法，可以在数据量有限的情况下很好地完成任务。...支持向量机（SVM）算法的核心理念非常简单，而且将其应用到自然语言分类任务中也不需要大部分复杂的东西。 在开始前，你也可以阅读朴素贝叶斯分类器指南，其中有很多有关文本处理任务的内容。...支持向量机只负责找到决策边界。 支持向量机如何用于自然语言分类？ 有了这个算法，我们就可以在多维空间中对向量进行分类了。如何将它引入文本分类任务呢？...相比于神经网络这样更先进的算法，支持向量机有两大主要优势：更高的速度、用更少的样本（千以内）取得更好的表现。这使得该算法非常适合文本分类问题。 ?
其应用领域包括情感分析、多模态推荐系统、智能驾驶、语音识别和自然语言处理等。由于多模态学习需要处理不同模态的数据并整合成统一的表示，因此需要高效的计算支持。...数据预处理 在多模态学习中，数据通常来源于多个渠道，格式差异大。数据预处理的主要任务是对不同模态的数据进行标准化，确保模型能处理不同的数据源。我们将分别展示图像和文本数据的预处理过程。...文本数据的预处理涉及分词、去停用词、词向量化等步骤。...我们将使用一个简单的分词函数，将文本数据处理成词向量的形式。...特征提取 在多模态学习中，特征提取是数据预处理的核心步骤。对于图像数据，可以使用卷积神经网络（CNN）来提取特征；而文本数据通常使用词向量或嵌入方法来获得特征表示。
后，这里最重要的是如何获取高质量的文本模态embedding。...一个不错的方式是使用苏神提出的BERT-whitening白化方式，一方面可以提高BERT语义向量的质量，另一方面可以降低BERT语义向量的维度；最后需要考虑多个文本特征的使用方式，广告文本模态数据主要包括广告标题和品牌两个字段...，下面是广告文本模态数据示例： 图1 广告文本模态数据示例 2.2.2 多个文本特征的使用方式实验 本实验主要对比添加多模态特征对CTR模型效果的影响，模型均使用DNN。...本实验对比使用BERT-whitening将预训练模型得到的句向量降低成不同维度带来的效果提升情况，多个文本特征使用方式选择将brand和title拼接后得到embedding进行添加。...，和文本模态特征带来的效果提升相当。
全局层是时间嵌入层，数据层是剩余块，而语境层是交叉关注。 这种分组与层的功能相对应。当处理多个任务时，全局层在所有任务中共享。数据层和语境层包含多个数据流。...每个数据流都可以根据当前的数据和上下文类型进行共享或交换。 比如，当处理文本-图像请求时，diffuser使用图像数据层与文本语境层。当处理图像变异任务时，则使用图像数据层与图像语境层。...Diffuser： VD使用已被广泛采用的交叉关注的UNet作为diffuser网络的主要架构，将层分为全局层、数据层和语境层。其中数据层和语境层有两个数据流来支持图像和文本。...x是输入文本潜伏代码，t是输入时间嵌入，hi是中间特征。 对于语境组，图像和语境流都采用交叉注意力层，其中内容嵌入通过投影层、点积和sigmoids来操作数据特征。...Optimus由BERT文本编码器和GPT2文本解码器组成，可以将句子双向转化为768维正态分布的潜在向量。 同时，Optimus还以其可重构和可解释的文本潜空间显示出令人满意的VAE特性。
而且，基于规则的方法需要大量的人工标注和规则制定工作，成本高昂且效率较低，难以适应大规模文本数据的快速处理需求。机器学习方法：数据驱动的情感学习随着机器学习技术的兴起，情感分析迎来了新的发展阶段。...机器学习方法通过构建分类模型，让计算机从大量已标注情感倾向的文本数据中自动学习特征与情感类别之间的映射关系。在这个过程中，首先需要对文本进行特征提取，将文本转化为计算机能够处理的数值特征向量。...特征提取完成后，选择合适的机器学习算法进行模型训练。常见的算法有朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。...朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算文本属于不同情感类别的概率来进行分类；支持向量机则通过寻找一个最优的分类超平面，将不同情感类别的文本数据分开。...此外，情感分析在跨语言、跨文化领域的应用也具有广阔的前景，如何解决不同语言和文化背景下的情感表达差异，实现通用的情感分析，是亟待解决的问题。
常用的图片搜索、短视频搜索以及推荐系统都是基于向量进行的。那么这些向量是如何存储的呢？存储向量的数据库与传统的数据库有什么区别呢？...向量数据库 向量数据库是一种专门用于存储和检索高维向量的数据库，适用于处理图像、视频、音频、文本等非结构化数据。随着非结构化数据搜索需求的不断增长，向量数据库在近年来得到了广泛应用。...要使用相似度查询的话，需要输如一个文本，该文本将从被Embedding 的字段中搜索。使用匹配的相似度算法。...建好模后，我们来处理知识库的原始数据，将我们知识库的文本内容以txt文件保存下来（目前图片无法进行向量化保存），保存下来后，我们需要将内容进行拆分，分割成一小段，一小段，可以以逗号，句号，和换行符进行分割...总结 目前腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）只支持文本向量化写入，对于音视频和图片等非文本，非结构化数据还不支持。
有许多场景需要将文档分门别类地归人具体的类别中，比如垃圾邮件过滤和社交媒体的自动标签推荐。在这一章中， 我们将介绍如何实现这些需求。...] 第一篇文档的类别：教育 当语料库就绪时，文本分类的流程一般分为特征提取和分类器处理两大步。...11.3 文本分类的特征提取 在机器学习中，我们需要对具体对象提取出有助于分类的特征，才能交给某个分类器进行分类。这些特征数值化后为一个定长的向量(数据点)，用来作为分类器的输入。...11.5 支持向量机 支持向量机( Support Vector Machine, SVM)是一种二分类模型，其学习策略在于如何找出一个决策边界，使得边界到正负样本的最小距离都最远。...这种策略使得支持向量机有别于感知机，能够找到一个更加稳健的决策边界。支持向量机最简单的形式为线性支持向量机，其决策边界为一个超平面，适用于线性可分数据集。
常见算法： 机器学习算法包括： 线性回归： 用于处理连续数值的预测问题。 决策树： 通过树形结构进行决策，适用于分类和回归任务。 支持向量机（SVM）： 用于分类和回归，能够处理复杂的决策边界。...深度学习： 人工智能可能不需要大规模数据，更多地依赖先验知识。 机器学习需要大量标记数据，数据的质量直接影响模型性能。 深度学习对更大规模的数据集有更强的需求，有助于提高模型的泛化能力。...一些简单的模型，如线性回归，具有较低的复杂性；而决策树、支持向量机等模型可以处理更复杂的决策边界。 模型参数： 复杂性与模型参数的数量和维度相关。...自然语言处理： 处理和理解人类语言，包括机器翻译和文本分析。 机器人技术： 用于执行特定任务的机械或软体实体。...机器学习 应用领域： 机器学习广泛应用于多个领域，包括但不限于： 金融： 信用评分、欺诈检测、股票预测。 电子商务： 推荐系统、广告优化。 自然语言处理： 情感分析、文本生成。
下表根据模型的输入和输出类型对多个模型进行分类：Spring AI 目前支持将输入和输出处理为语言、图像和音频的模型。...上表中的最后一行接受文本作为输入并输出数字（向量），通常称为 Emebedding，表示 AI 模型中使用的内部数据结构。Spring AI 支持嵌入以支持更高级的用例。...ChatGPT 的 API 在一个提示中有多个文本输入，每个文本输入都分配了一个角色。例如，有 system 角色，它告诉模型如何行为并设置交互的上下文。还有 user 角色，通常是来自用户的输入。...RAG 的下一阶段是处理用户输入。当 AI 模型要回答用户的问题时，该问题和所有“相似”文档片段都会被放入发送到 AI 模型的提示中。这就是使用向量数据库的原因。它非常擅长寻找相似的内容。...这些系统可以为 LLMs实时数据，并代表它们执行数据处理操作。Spring AI 大大简化了您需要编写以支持函数调用的代码。它为您处理函数调用对话。
研究背景与动机传统的计算机视觉模型通常依赖于固定类别的标注数据进行训练，例如ImageNet数据集。这种监督方式限制了模型的通用性和灵活性，因为每增加一个新的视觉概念就需要额外的标注数据。...具体来说，模型通过预测哪些图像与哪些文本描述匹配，学习图像和文本之间的关联。...模型架构与训练CLIP的架构包括两个主要部分：图像编码器和文本编码器。图像编码器将图像转换为特征向量，文本编码器将文本描述转换为特征向量。...通过计算图像向量和文本向量之间的相似度（如余弦相似度），模型能够学习哪些图像与哪些文本描述是匹配的。这种对比学习方法使得模型在大规模数据上具有良好的扩展性。4....例如，在ImageNet数据集上，CLIP的零样本分类准确率与ResNet-50相当，而无需使用其128万条训练样本。5.
基于近年来图像处理和语言理解方面的技术突破，融合图像和文本处理的多模态任务获得了广泛的关注并取得了相当大的成功，例如基于视觉的指代表达理解和短语定位、图像和视频字幕生成、视觉问答（VQA）、基于文本的图像生成...零样本学习是计算机视觉研究中的重要问题，而将文本与图像映射到具有良好可推广性的共同表征空间，从而利用文本实现对视觉对象的学习则是零样本学习的一种有效方式。...论文也回顾了多模态零样本学习的发展历程和一些有代表性的方法。...最后，与零样本学习相关的，是近年来在自然语言处理中得到复兴的预训练模型的方法，论文还介绍了一些最新的将预训练的文本BERT模型扩展到文本、图像多模态处理的方法，以及基于Transformer结构直接构建多模态预训练模型的方法...最后，在任务导向的大规模复杂多模态人机交互系统方面，需要探索如何将这类系统应用于智能化服务行业。以电子商务为例，实际应用中面临着超大规模的真实用户数据以及涵盖了整个零售链的复杂的人机交互过程。
现在我们了解了基本的链路，那么我们接着看每一块有什么样的技术。 Q: 搜索引擎中Query Processing具体处理方法 回复不稳定，用英文就行了回复，不过内容还是靠谱的。...**查询词处理（Query Processing）** - **分词：**将查询词切分成多个词，例如将“冬季卫衣推荐”切分成“冬季”、“卫衣”、“推荐”。...**召回（Retrieval）** - **文本召回:** 这是最基本也是最重要的召回通道。文本召回主要利用倒排索引，这种数据结构记录了“词→包含该词的文档列表”。...此外，文本召回还需要考虑词之间的距离，以及词权重，以排除不相关的文档。 - **向量召回:** 这是近年来兴起的一种重要召回方案，它克服了文本召回的局限性，可以召回语义相关但文本不匹配的文档。...为了控制计算量，召回海选的相关性模型通常采用双塔模型，将查询词和文档分别映射到向量空间，计算向量相似度。点击率模型也采用双塔结构，使用户特征、查询词特征和文档特征，预估用户点击的可能性。
Eisenstein 将这一本非常完善的教材称之为「Notes」，它是在乔治亚理工大学学习自然语言处理相关领域所需要了解的基础。...语义：本章节从广泛的角度看待基于文本表达和计算语义的努力，包括形式逻辑和神经词嵌入等方面。 应用：最后一章介绍了三种自然语言处理中最重要的应用：信息抽取、机器翻译和文本生成。...在 Eisenstein 的这本书中，有非常多值得我们仔细探讨的主题，例如如何基于简单的感知机或支持向量机进行线性文本分类、如何使用循环网络实现语言建模，以及序列标注任务中的维特比算法和隐马尔科夫链等知识...在这种形式化定义下，语言处理算法有两个不同的模块，即搜索和学习： 搜索模块即找到使评分函数φ最大化的预测输出，当搜索空间足够小（即数据量较小）或评分函数能分解成几个较容易处理的部分时，这很容易。...当模型能分辨细微的语言差异时，称为具有表达性（expressive）。表达性通常需要在学习和搜索的效率之间进行权衡。很多自然语言处理的重要问题都需要表达性，其计算复杂度随收入数据的增加指数式增长。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
