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5 分钟实现「视频检索」:基于内容理解,无需任何标签

Notebook 教程:text-video retrieval[1] 「视频检索」任务就是输入一段文本,检索最符合文本描述的视频。...这一方案存在一个很大的缺陷,由于缺乏对语义的理解,该系统高度依赖关键词和视频标签,与真正的内容匹配存在差距。...随着深度学习在计算机视觉和自然语言领域上的高速发展,「视频文本跨模态检索」能够理解文字和视频的内容,从而实现视频与文本之间的匹配。相比传统方法,基于内容理解的视频检索也更加接近人类的思考逻辑。...「视频检索」服务 demo 在这篇文章中,我们将会使用 Milvus[5] 和 Towhee[6] 搭建一个基于内容理解的「视频检索」服务!...例如,我们输入 "a man is cooking" (一个男人正在做饭) 即可得到: 总结 在今天的这篇文章中,我们构建了一个简单的基于内容理解的「视频检索」系统。

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没有任何基础怎么学PS平面设计?要学哪些内容

没有任何基础怎么学PS平面设计?要学哪些内容? 没有任何基础怎么学PS平面设计?学平面设计要学哪些内容?想知道如何设计?然后你应该学习设计的基础知识。...基本件构成任何一件作品的东西。如果你开始一个设计课程,这将是你的第一件事,你的教导,保证。 但如果你不是学生呢?如果你不是自学的呢?如果你是在寻找提高设计技能的方法?那么这就是你的向导。...一旦你知道了规则(对于这些元素中的任何一个,真的),你也可以尝试打破它们,以推动一种不同的情绪反应。 织构 织构是一个有趣的元素,以试验和使用为您的设计带来现实主义。

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【NLP】 深入浅解析BERT原理及其表征的内容

首先,大致介绍了BERT里有什么;接着,介绍了BERT的结构和其预训练的方式;最后,再总结BERT的表征的内容和分布。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 BERT是什么?...BERT会在训练时遮住训练语料中15%的词(实际的MASK机制还有一些调整),用符号[MASK]代替,通过预测这部分被遮住的内容,来让网络学习通用的词义、句法和语义信息。...例如,利用BERT或许能够从"天下雨了",推断“要带伞”。但是更深层次的,“要带伞是因为怕淋湿,淋湿了会感冒”这些BERT是很难学到的。 NLP的难处就在于,语言是高度精炼和情境化的。...下期预告:XLnet:BERT和GPT的结合 知识星球主要有以下内容: (1) 聊天机器人。考虑到聊天机器人是一个非常复杂的NLP应用场景,几乎涵盖了所有的NLP任务及应用。

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实用的AI:使用OpenAI GPT2,Sentence BERT和Berkley选区解析器从任何内容自动生成对或错问题

输入:程序的输入将是任何类似以下内容的文章 There is a lot of volcanic activity at divergent plate boundaries in the oceans...('punkt') benepar.download('benepar_en2') benepar_parser = benepar.Parser("benepar_en2") 步骤1:从文本文件加载内容...步骤2:汇总已加载的内容 使用summa提取摘要器库汇总加载的内容。同样从摘要句子中删除包含单引号,双引号和问号的句子,因为它们不适合生成“真”或“假”测验。...然后,任何带有代词的句子都将被解析,这样当以真或假表示时,它们看起来是完整且独立的。但是由于代词的解析度不是理想的,也会遇到一些不必要的错误。...经过了一个非常实用的项目,结合了最新的NLP(OpenAI GPT2,Sentence BERT和Berkley Neural Parser),为教育内容生成了对错题。

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