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內容理解:技術、算法與實踐
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這是一本在AI大模型技術背景下深入講解內容理解的技術原理、算法實現(xiàn)與業(yè)務實踐的著作,由騰訊的高級總監(jiān)和資深內容專家領銜撰寫,全面融入了工業(yè)界在內容業(yè)務方面積累的先進技術和成熟經驗。全書圍繞內容理解、內容生成、內容質量3大關鍵領域展開,從內容產業(yè)的發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)到各種技術和算法,從行業(yè)的先進的研究成果到各種典型的應用案例,應有盡有。第一部分內容理解(第1~7章)首先,詳細介紹了內容理解的各個模塊,包括文本、圖像、語音等單模態(tài)內容的理解以及多場景文本、視頻等多模態(tài)內容的理解,幫助讀者全面了解內容理解的核心概念、技術細節(jié)和研究進展。接著,講解了多模態(tài)學習在內容理解中的應用、多模態(tài)內容理解的理論框架和大規(guī)模預訓練技術。最后,介紹了兩個主流的內容理解框架,并結合一個自研的多模態(tài)內容理解框架,闡述了解決內容理解問題的流程和具體方案。第二部分內容生成(第8~11章)詳細講解了內容生成的技術細節(jié),結合作者團隊在業(yè)務實踐中探索的應用案例,從圖片生成、文本生成、AI素材合成到AI創(chuàng)作,介紹了內容創(chuàng)作的全棧技術,能幫助讀者由淺入深地理解內容生成的技術原理與業(yè)務實踐。第三部分內容質量(第12~14章)詳細講解了信息流產品常見的內容質量問題,比如標題黨、假新聞、低俗圖片等,介紹了如何對這些與內容質量相關的業(yè)務場景進行拆解和定義,將抽象的業(yè)務場景轉化為可以建模的問題。此外,還介紹了作者團隊采用的業(yè)務建模流程以及業(yè)界常用的解決方案和研究進展。

孫子荀等 ·軟件工程 ·18萬字

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