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把照片唱给你听 :腾讯 AI Lab 国际领先技术邀你「趣」体验
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感谢阅读腾讯AI Lab微信号第10篇文章。本文介绍了我们在图像描述生成与TTS等技术跨界的前沿研究进展,并邀请大家测试一个趣味Demo。我们还会分享在多媒体内容AI应用上一点思考。 2017年8月,在图像描述生成技术这一计算机视觉与NLP交叉研究领域,腾讯AI Lab凭借自主研发的强化学习算法在微软MS COCO相关的Captions类别挑战赛上排名第一,超过了微软、谷歌、IBM等参赛公司,体现了在这一前沿领域的技术优势。 [1508222376224_2227_1508222339469.jpg] 微软
腾讯AI实验室
2018-01-15
2.8K
7
腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军
深度学习
机器学习
人工智能
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛(KBP)中,首次参赛并获得了实体发现与链接(Entity Discovery and Linking Track,EDL)任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一,具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab在比赛中采用了深度学习架构和篇章理解模型等技术,具有较高的准确性和效率。同时,腾讯AI Lab还建设了一个名叫TopBase的知识图谱,涵盖50多个领域,并已广泛应用到多个业务中。
serena
2017-12-06
1K
0
腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军
人工智能
机器学习
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛(KBP)中,首次参赛并获得了实体发现与链接(Entity Discovery and Linking Track,EDL)任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一,具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab采用了篇章理解模型和关联图模型,以深度学习架构为基础,通过大规模数据的训练,能够更精准地理解篇章的语义,解决实体的歧义性,并将整篇文章的所有重要信息一起建模到一个图结构当中,整体求解以达到全局最优。TopBase是腾讯AI Lab建设的知识图谱,涵盖50多个领域,亿级实体,10亿级三元组,并已广泛应用到天天快报、微信看一看和微信搜索等业务中。
serena
2017-12-04
1K
0
腾讯 AI Lab : 全面解读 ICML 2017 五大研究热点
深度学习
人工智能
机器学习
大数据
本文介绍了多语言、多模态和多任务的统一建模技术,以及其在深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。统一建模技术通过共享低秩项来降低模型的参数数量,同时保证多任务、多模态和多语言之间的共享和独立,具有广泛的应用前景。
腾讯AI实验室
2017-08-15
2.8K
4
独家解析 ACL 2017,聚焦三大研究领域
神经网络
机器学习
人工智能
大数据
本文介绍了自然语言处理领域的一些新技术和趋势,包括语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、对话和交互系统、知识图谱、语音识别和合成、多模态和多语言处理、以及面向中文的NLP技术和应用。文章还讨论了NLP领域的挑战和未来发展方向,并提出了几个值得关注的方向和机遇。
腾讯AI实验室
2017-08-04
1.7K
0
腾讯AI Lab多篇论文入选CVPR、ACL及ICML等顶级会议
人工智能
机器学习
神经网络
本文介绍了腾讯AI Lab在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、游戏AI和机器人这五个领域的研究方向,包括具体的技术发展和应用场景。此外,还分享了腾讯AI Lab在研究上的新进展和未来的计划。
腾讯AI实验室
2017-07-20
5.3K
0
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