比赛链接 https://www.heywhale.com/home/competition/620b34ed28270b0017b823ad/content/3 1 赛题背景 京东商品标题包含了商品的大量关键信息...，商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务，能为多种下游场景所复用，从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的用户体验和平台效率。...本赛题要求选手使用模型抽取出商品标题文本中的实体。 与传统的实体抽取不同，京东商品标题文本的实体密度高、实体粒度细，赛题具有特色性。...值得注意的是实体不仅仅与实体词有关，而且与当前标题所售卖商品有关。...举例说明，一个售卖产品为手机壳的商品标题中出现的“iPhone13”与售卖产品为手机的商品标题中出现的“iPhone13”为不同的实体标签。
对于我们人类来说，想要通过上面的描述为毛衣定价简直可以说是「不可能完成的任务」！ 有了自然语言处理这个利器，它是否能帮助我们解决这个问题呢？...为了自动为商品定价，日本著名的社区电子商务服务提供商 Mercari 举办了「Mercari Price Suggestion Challenge」（http://suo.im/1wYHSn ）大赛，旨在利用商品的名称...、类型、描述等文本信息为卖家提供定价建议。...，ai 是商品实际的价格，log（x） 是 x 的自然对数。...item_condition_id：卖家提供的商品的状态 category_name：商品的类别 brand-name：品牌名称 price：商品曾经的售价，这也是我们的预测目标 shipping：运费
Mercari是日本最大的社区购物应用程序，其深知一个问题，就是想给卖家提供定价建议非常困难。因为卖家可以在Mercari的市场上放置任何东西。...商品的价格被扭曲了，绝大部分的价格在10-20之间。我们对价格进行对数变换。...物 流 通过分析，可见超过55%的商品物流费用由买方支付。 1train['shipping'].value_counts() / len(train) ?...商品状况与价格 1sns.boxplot(x = 'item_condition_id', y = np.log(train['price']+1), data = train, palette = sns.color_palette...在每个商品状况id之间的平均价格似乎是不同的。 在以上探索性数据分析之后，我决定使用所有的特性来构建我们的模型。
ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition（CVPR2019） 简 介 利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力...在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。...背 景 目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...ArcFace相较于Triplet-Loss有更好的margin； 小结 本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力
基于Bert进行实体识别任务微调 所需要的pip包 pandas numpy sklearn pytorch transformers： https://github.com/...torch import cuda device = 'cuda' if cuda.is_available() else 'cpu' print(device) cuda 数据处理 比赛数据下载地址：商品标题实体识别
---- ©作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 研究方向 | NLP/推荐算法 来自 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌...▲ 商品理解示例，品牌：佳丰；口味：蒜香味 本文主要记录下做这个任务上遇到的问题，踩的坑，模型的效果等。...主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。...多标签样本是指一个标题中包含多个标签，比如下面这个商品包含 5 个标签。
2 基于EasyDL零售版的商品识别方案 将终端数据转化为数字资产 百度飞桨EasyDL零售版，针对快消零售业提供专业版服务，实现了低成本、高精度获取商品图像识别模型，完成智能化的店内陈列与费用核销。...通过 EasyDL 零售版，可以训练包含但不限于本品 SKU、竞品 SKU、POSM 助销物料、价签与价格等识别对象。...同时，还配套提供货架拼接、翻拍识别、空位识别、商品陈列层数识别、商品陈列场景识别等通用能力，从业务实际需求出发，有效获取网点真实商品分销和陈列数据，推动实时预警、及时跟进的市场策略落地，帮助快消品牌商顺利完成经营模式的数字化转型
利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力。...在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。...目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。...但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的...本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力。
人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活，机器能够认准人脸，想必大家都有所耳闻；而另一类计算机视觉的应用，是进行商品识别。...当前新兴的一些无人零售店，背后就需要机器对商品进行自动识别，拍图购物、AR互动营销等场景，也运用了商品识别技术。...今天，图酱就跟大家科普应用在无人店、新零售中的商品识别技术。...研究组，则要克服各种疑难杂症，比如容易产生褶皱的软包装、商品侧面和背面的识别、遮挡和反光环境下的识别等等。 ? 目前，在实际生产环境下，已经达到95%以上的识别准确率。...人脸都有眼睛、鼻子、嘴巴等固定的特征，而超市中琳琅满目的商品，则千奇百态。与人脸识别相比，商品识别有更高的工程复杂度。
比赛简介 主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。...其中提供了两份数据，一个是goods_data.csv是商品名称数据，一个是query_data.csv是用户query数据，共39470条 前期我们做的尝试比较多，后面差不多烂尾了，庆幸b榜还在第一页...文本长度统计如下：商品名称数据中 文本字符长度最大为39，最小为6。我们在训练中选择了覆盖绝大部分数据长度的大小26，其余没有做过多尝试。
作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 整理 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌、颜色、领型、适用人群、尺码等等...▲ 商品理解示例，品牌：佳丰；口味：蒜香味 本文主要记录下做这个任务上遇到的问题，踩的坑，模型的效果等。...主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑...而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。...多标签样本是指一个标题中包含多个标签，比如下面这个商品包含 5 个标签。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！ 它就是全开源、轻量级的图像识别系统 PP-ShiTu。...当然不是，一个优秀的图像识别系统往往在处理实际场景问题过程中需要面临各种挑战： 1.商品类别数以万计：根本没法事先把所有类别都放入训练集； 2.不同商品相似度极高：比如同一种饮料的不同口味，就很可能拥有非常类似的包装...，同时对于商品识别中品类众多、外观相似和更新频繁的痛难点也提供了可参考的示范。...其实商品识别的能力远不仅如此，商超能够通过这项技术进行资产保护，降低运营成本；时尚行业能够通过这项技术，完成对秀场服装的大数据分析，把握时尚潮流；服装行业可以通过商品识别快速匹配产品材质和生产工艺等相关信息...未来，从设计到生产、从物流到销售，AI 商品识别，大有可为！ 如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。
商品系统的设计与构建，从某种程度上来讲，就是围绕SPU和SKU来进行的。但是只有这两个粗浅的概念，并不足以描述一个商品信息，今天，我们一起来聊一聊商品到底有哪些信息，进一步完善商品系统的设计。 ?...说到商品的基本信息，我们不妨回过头来看看商品的发布流程。从页面上去寻找需要持久化的信息，从而达到抽象商品信息的目的。 ?...我们先看商品的基础信息，从页面直观的可以看出，有商品类型、商品名称，以及商品类目属性构成。...需要注意的是商品类型这个属性，考虑到我们构建的是一个B2C的站点，同时还需要兼容多商家2C的设计，那么应该从商品的售卖方去区分商品是属于自营还是第三方。...在编辑商品的时候，一般会要求填写条形码，如果一个商品是有条形码如果存在的话，那么这个条形码会在很多地方用到，比如采购、仓库、出纳，也有利于建立一套标准的商品编码。
这就是为什么我们在2012年开始构建定价工具，并且一直在努力使它们变得更好的原因。今年六月，我们发布了最新的改进版本。我们开始进行动态定价，即根据市场变化情况，每天提供新的价格提示。...eBay的定价问题相对来说比较简单，不管卖方和买方在哪里，或者你是在今天还是下周销售产品，价格都差不多。...与世界杯的情况不同，这时你可以以附近城堡的类似数据为根据来定价。其中一些数据可能会跨越多年，并提供有关旅游季节性的信息。...在动态定价方面，我们的目标是当房主的房子即将可以接受预定时，给房主一个新的提示价格。动态定价并不新鲜，几十年前，航空公司就开始运用，通常会实时调整价格，以确保每个座位最高的上座率和最大的收益。...我们保留了以前的定价系统所考虑的商品属性，并且我们添加了新的属性。一些新的信号，如“被预定前空闲的时间”，与我们的动态定价能力有关。
一般给产品定价，主要从三个角度来考虑 一、成本角度 也就是算清楚自己的成本，包括固定成本和变动成本。对一些有规模效应的产品，我们根据不同的规模算出的成本是不一样的。...针对不同象限可以不同定价策略。 第一象限：实用价值高、情感价值也高的产品。这类产品拥有很大的自主定价权。比如苹果，有时候你不得不说，这就是目前全球最好的产品。...它的定价，更多是根据市场人目标收入来制定的，能最大化自己的利润。 第二象限：实用价值低，情感价值高的产品。这类产品，很大的成本都花在情感价值上。比如星巴克的咖啡，一杯30多块钱。...当然还有更多位于中间象限的产品，它们的定价都是根据市场需求慢慢探索出来的。 三、竞争对手角度 这里的竞争对手我更倾向于是那种同一品类，同一目标用户的产品。...那么在定价上就与竞争对手大同小异了。出路就是想办法做差异化。 总结一下，一个新产品可以从成本、客户的需要程度、竞争对手三个角度综合考虑来定价，这样是比较合适的。
适用基于主流模型架构衍生开发的各类应用，如人脸识别、ADAS、商品识别、疲劳检测等。RK3399具有高性能、高扩展、全能型应用特性。...相关应用提供加速支持，具备四大优势特性： 1、兼容性广：标准API，直接支持基于Android NNAPI开发的各类APK应用； 2、通用性强：可支持众多主流模型架构，适用于基于主流模型架构衍生开发的各类应用，包括人脸识别...、ADAS、商品识别、疲劳检测等； 3、性能飙升：在多项任务中可以取得实时性能，如采用MobileNet进行图像识别最高帧率达23.2帧； 4、功耗更低：基于GPU高效计算，满负荷功耗仅1W； 根据瑞芯微...Rockchip官方提供的图像识别及目标检测的APK测试数据来看，主流模型性能表现优异： ?...AI计算正处于爆发增长期，瑞芯微人工智能芯片已广泛应用于图像识别、智能安防、智能驾驶、语音识别、消费类电子等领域。
SD的定价过程：定价过程16个元素的作用： 1.步骤：定价过程中的顺序。 2.计数：对步骤的进一步细化 3.条件类型：定价活动中的定价因素，例如售价、折扣、运费、税费等。...对于定价过程的每一行都可以看做定价因素。 5.From - to :标示当前条件类型的条件范围。 6.手动：是否在创建订单流程中手工输入条件类型。勾选手动标示则代表是。...了解定价过程的16个元素的作用，你才能根据企业的需要设计配置满足需求的销售定价的计算方式 OK，Let's go to design sale pricing procedures....我们先看定价的图例，然后根据图例介绍一下常用的条件类型及其配置所起到的作用。一般企业的定价中的条件类型也就用那几个，售价、税、成本、净价、折扣/返利等。...以上就是常用到的条件类型，基本这样就可以随意设计自己的定价过程了。 这里顺带一提信贷控制在定价过程中配置如图3： ? 如果你启用了信贷控制。
通过标识解析来识别当前生产的产品，从而调用相应的加工程序实现柔性制造，通过识别零部件上的一维、二维码，从而实现上万个零部件防伪、纠错，一次下线合格率上升2个百分点。...而标识解析技术的一物一码溯源防伪功能，可以有效识别假冒伪类产品识别，保证产品质量安全可靠。 在工业互联网的基础共性支撑技术——标识解析的推进上，忽米网走在行业前列。
虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。相比之下，智能货柜等相对封闭且SKU数量有限的场景，可能更适合这项技术的落地。...其中，应用最广泛的人脸识别几乎已经渗透到了我们生活的方方面面，包括根据用户年龄和长相推荐商品、刷脸支付、人脸抓逃等等。车辆识别技术也已经在交通卡口、停车场、收费站等场景相继落地。...于是他开始思考能否让图片直接链接到商品，用户拍摄照片或上传图片，就可自动识别图片中的鞋子、包、衣服等商品，并显示商品购买链接。...在做了货架陈列分析等尝试之后，戴剑彬意识到，虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。...戴剑彬介绍，G-BOX二代采用的仍然是静态识别方案。他表示，虽然理论上动态识别具有非常多的优势，比如空间利用率更高、对商品摆放的限制更少，但实施起来也非常困难。
例程，即Fomula，是使用在销售、采购、发票、交货等单据中定价过程的一小段程序。...之所以有Fomula存在，是因为在不同的业务场景下，定价过程可能千差万别，但是却可以拆分为一些关键的组成部分，如复制请求、数据传输、要求、公式，每个例程就是一小段专用程序，这些例程程序会被标准程序动态调用...1、首先打开事务代码VOFM，然后进入菜单：要求>定价，在打开的 屏幕 的表格输入一条新记录，回车输入开发KEY，回车就新增了一条新的计算方案记录， 输入例程编号，描述，应用选择M，因为这个定价增强用在...mm物料模块 选中新建的例程，点击'源文本'，就可以在里面写定价的增强代码了 SY-SUBRC = 4. ...将刚才新建的701例程配置到物料模块采购的计算方案中，保存 4、在开发机测试 me21n创建ZB等类型的采购订单时，ZRA4条件类型不起作用 5、例程传输到生产机时，发现订单无法调用计算方案进行正确计算商品价格
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