内容理解：技术、算法与实践

作者: 孙子荀等著

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已完结现代当代当代文学

目录 (209章)

倒序

正文

001 第一部分内容理解 002 文本内容理解 003 .1 文本表示 004 .1.1 文本表示的研究背景 005 .1.2 文本表示的方法 006 .2 文本分类 007 .2.1 文本分类的研究背景 008 .2.2 文本分类的方法(1)009 .2.2 文本分类的方法(2)010 .2.2 文本分类的方法(3)011 .3 本章小结 012 图像理解 013 .1 图像分类 014 .1.1 传统图像分类算法 015 .1.2 深度学习图像分类算法 016 .2 图像检测 017 .2.1 图像匹配算法 018 .2.2 基于OpenCV的模板匹配实现 019 .2.3 目标检测算法 020 .3 实际应用：通用元素检测框架 021 .4 本章小结 022 语音理解 023 .1 语音表征 024 .1.1 基于传统方法的语音表征 025 .1.2 基于深度学习的语音表征 026 .2 基于深度学习的音乐分类 027 .2.1 基于CNN的音乐分类 028 .2.2 基于RNN的音乐分类 029 .2.3 基于领域知识的CNN 030 .2.4 基于注意力机制的后端模块算法 031 .3 本章小结 032 场景文字检测与识别 033 .1 场景文字的研究方向 034 .1.1 研究问题 035 .1.2 研究难点 036 .1.3 未来趋势 037 .2 场景文本算法的现状 038 .2.1 基于传统机器学习的文本检测 039 .2.2 基于传统机器学习的文本识别 040 .2.3 基于深度学习的文本检测 041 .2.4 基于深度学习的文本识别 042 .2.5 基于深度学习的端到端系统 043 .3 场景文本算法辅助技术 044 .3.1 不规则文本识别问题 045 .3.2 文本图像合成技术 046 .3.3 半监督技术 047 .4 数据集和评估标准 048 .4.1 基准数据集 049 .4.2 文本检测评估标准 050 .4.3 文本识别评估标准 051 .5 文本检测和识别的应用、现状与未来 052 .5.1 应用 053 .5.2 现状 054 .5.3 挑战与未来趋势 055 .6 本章小结 056 视频理解 057 .1 视频表征 058 .1.1 研究目标与意义 059 .1.2 研究进展 060 .2 视频动作识别 061 .2.1 研究目标与意义 062 .2.2 研究难点 063 .2.3 研究进展 064 .3 视频时序动作定位 065 .3.1 研究目标与意义 066 .3.2 研究难点 067 .3.3 研究进展 068 .4 视频结构化分析 069 .4.1 研究目标与意义 070 .4.2 研究难点 071 .4.3 基于视频结构化的数据集 072 .4.4 视频结构的划分方法 073 .4.5 研究进展 074 .5 本章小结 075 多模态学习与内容理解 076 .1 多模态内容理解的研究方向 077 .1.1 研究问题 078 .1.2 研究意义与挑战 079 .1.3 研究方向与应用 080 .2.1 因果表征 081 .2.2 联合表征 082 .3 多模态内容理解框架 083 .3.1 模态间推理 084 .3.2 模态间协同 085 .3.3 模态间推理：零样本图像分类 086 .3.4 模态间协同：虚假新闻识别 087 .4 大规模预训练技术 088 .4.1 文本预训练 089 .4.2 图像预训练 090 .4.3 音频预训练 091 .4.4 多模态预训练 092 .5 本章小结 093 内容理解框架 094 .1 常见的内容理解框架 095 .1.1 Tensor2Tensor 096 .1.2 OmniNet 097 .2 自研多模态内容理解框架 098 .2.1 框架设计背景 099 .2.2 contentAI框架介绍 100 .2.3 高度配置化 101 .2.4 高度组件化 102 .2.5 开发者模式与用户模式 103 .2.6 计算式网络搭建 104 .2.7 计算图网络搭建 105 .2.8 自动化数据集构建 106 .2.9 能力优化 107 .2.10 快速服务化 108 .2.11 内容理解能力 109 .2.12 代码编写范例 110 .3 本章小结 111 第二部分内容生成 112 图片生成 113 .1 基于GAN的图片生成 114 .1.1 生成对抗网络 115 .1.2 条件图片生成 116 .1.3 文本转图片 117 .1.4 图片迁移 118 .1.5 高分辨率图片生成 119 .2 基于扩散模型的图片生成 120 .2.1 扩散模型 121 .2.2 扩散模型生成图片 122 .3 图片设计 123 .3.1 智能裁剪 124 .3.2 智能布局 125 .4 本章小结 126 文本生成 127 .1 文本生成的背景知识 128 .1.1 语言模型 129 .1.2 CFG文法 130 .1.3 Encoder-Decoder框架 131 .1.4 文本生成质量量化 132 .2 文本生成算法 133 .2.1 基于统计的文本生成模型 134 .2.2 基于神经网络的文本生成技术(1)135 .2.2 基于神经网络的文本生成技术(2)136 .2.2 基于神经网络的文本生成技术(3)137 .3 本章小结 138 AI素材合成 139 .1 AI人脸属性编辑 140 .1.1 研究目标与意义 141 .1.2 研究难点 142 .1.3 研究进展 143 .2.1 研究目标与意义 144 .2.2 基本的语音合成系统简介 145 .2.3 端到端的语音合成系统 146 .2.4 基于深度学习的算法介绍(1)147 .2.4 基于深度学习的算法介绍(2)148 .3 AI虚拟人技术 149 .3.1 研究目标与意义 150 .3.2 二维多目标人体姿态估计 151 .3.3 二维-三维人体姿态转换 152 .4 AI表情包合成 153 .4.1 表情包特性 154 .4.2 表情包自动合成的意义及挑战 155 .4.3 表情包合成算法 156 .4.4 表情包合成应用 157 .5 本章小结 158 视频编辑 159 .1 结构化数据视频编辑 160 .1.1 基于模板的电视报道视频编辑 161 .1.2 基于剪辑元素属性约束的视频编辑 162 .1.3 视频特效合成系统实践 163 .2 文本驱动视频编辑 164 .2.1 基于主题文本编辑的视频蒙太奇 165 .2.2 基于解说文本的旅游视频编辑 166 .3 音乐驱动视频编辑 167 .3.1 音乐驱动视频蒙太奇 168 .3.2 根据音乐生成视觉节奏 169 .3.3 基于音乐合成视觉叙事镜头 170 .4 本章小结 171 第三部分内容质量 172 标题党 173 .1.1 业务定义 174 .1.2 基于标题建模 175 .1.3 基于文章整体内容建模 176 .2 标题党研究方向 177 .2.1 数据方面的研究 178 .2.2 特征构造方面的研究 179 .2.3 模型方面的研究 180 .3 数据集 181 .4 相关论文介绍 182 .4.1 特征构造 183 .4.2 深度学习 184 .5 本章小结 185 假新闻 186 .1 基本方法 187 .1.1 基于内容真实性 188 .1.2 基于内容风格 189 .1.3 基于传播模式 190 .1.4 基于传播源特征 191 .2 未来研究方向 192 .3 数据集 193 .4 相关论文介绍(1)194 .4 相关论文介绍(2)195 .4 相关论文介绍(3)196 .5 本章小结 197 图文低俗识别 198 .1 研究背景与问题定义 199 .1.1 研究背景 200 .1.2 问题定义 201 .2 业界常用产品 202 .3.1 关键词 203 .3.2 模型 204 .3.3 匹配 205 .3.4 举报 206 .3.5 用户行为 207 .3.6 多模态 208 .4 业务案例 209 .5 本章小结

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