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内容 AI：建立统一的跨媒体多模态内容理解内核
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作者：zixunsun@tencent.com Jeff Dean 谈 2020 年机器学习趋势：多任务和多模式学习将成为突破口 2019 年下半年，CDG 广告、 CSIG 音视频，IEG 内容推荐、PCG 信息流、TEG 数平广告推荐和 AI 平台部团队、WXG 看一看团队内容技术专家沟通，大家在处理内容理解任务时候，都有融合多模态特征进行内容理解需求，同时大家具有很好的技术能力和研发经验。 我们希望能建立统一的跨媒体多模态内容理解内核，对新增内容理解任务，快速完成 0-1 步积累，提升模型实
腾讯技术工程官方号
2020-01-10
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1
腾讯在信息流内容理解技术上的解决方案
推荐系统
知识图谱
内容理解
大数据
作者：weidongguo，腾讯 PCG 应用研究员。 目前信息流推荐中使用的内容理解技术，主要有两部分构成：1、门户时代和搜索时代遗留的技术积累：分类、关键词以及知识图谱相关技术；2、深度学习带来的技术福利：embedding。但是分类对于兴趣点刻画太粗，实体又容易引起推荐多样性问题，而 embedding 技术又面临难以解释的问题。本文主要介绍在信息流推荐中，PCG 是如何做内容理解克服上述问题的。 项目背景 内容理解技术演进 门户时代：1995~2002 年，主要代表公司：Ya
腾讯技术工程官方号
2020-01-08
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