内容理解技术、算法与实践--聚文网

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编辑推荐

（1）作者背景权威：内容理解领域的资深专家，多位国内外高校博士，技术专家骨干。（2）团队经验丰富：作者团队在内容理解和生成领域工作了10余年，获得了十几个技术大奖和业务大奖，也在内容领域有丰富的经验。（3）实践经验：全书以工业界丰富的内容算法成果为支撑，全面讲解了企业在内容理解、内容生成、内容质量3大业务场景中的工程经验和案例。（4）行业优选成果：不仅有互联网的优秀技术和实践，而且还融合了全球技术界在内容理解与生成领域的优选思想和成果。（5）大模型多模态：一本书讲透文本、图片、音频、视频等各种模态的理解和生成，掌握大模型时代的关键技术。

内容简介

这是一本在AI大模型技术背景下深入讲解内容理解的技术原理、算法实现与业务实践的著作，由腾讯的高级总监和资深内容专家领衔撰写，全面融入了工业界在内容业务方面积累的优选技术和成熟经验。
全书围绕内容理解、内容生成、内容质量3大关键领域展开，从内容产业的发展趋势与挑战到各种技术和算法，从行业的优选的研究成果到各种典型的应用案例，应有尽有。
第一部分内容理解（第1~7章）
首先，详细介绍了内容理解的各个模块，包括文本、图像、语音等单模态内容的理解以及多场景文本、视频等多模态内容的理解，帮助读者全面了解内容理解的核心概念、技术细节和研究进展。接着，讲解了多模态学习在内容理解中的应用、多模态内容理解的理论框架和大规模预训练技术。最后，介绍了两个主流的内容理解框架，并结合一个自研的多模态内容理解框架，阐述了解决内容理解问题的流程和具体方案。
第二部分内容生成（第8~11章）
详细讲解了内容生成的技术细节，结合作者团队在业务实践中探索的应用案例，从图片生成、文本生成、AI素材合成到AI创作，介绍了内容创作的全栈技术，能帮助读者由浅入深地理解内容生成的技术原理与业务实践。
第三部分内容质量（第12~14章）
详细讲解了信息流产品常见的内容质量问题，比如标题党、假新闻、低俗图片等，介绍了如何对这些与内容质量相关的业务场景进行拆解和定义，将抽象的业务场景转化为可以建模的问题。此外，还介绍了作者团队采用的业务建模流程以及业界常用的解决方案和研究进展。

作者简介
前言
第一部分内容理解
第1章文本内容理解2
1.1文本表示2
1.1.1文本表示的研究背景2
1.1.2文本表示的方法3
1.2文本分类9
1.2.1文本分类的研究背景9
1.2.2文本分类的方法9
1.3本章小结17
第2章图像理解19
2.1图像分类20
2.1.1传统图像分类算法20
2.1.2深度学习图像分类算法23
2.2图像检测25
2.2.1图像匹配算法26
2.2.2基于OpenCV的模板匹配实现27
2.2.3目标检测算法28
2.3实际应用：通用元素检测框架30
2.4本章小结31
第3章语音理解32
3.1语音表征32
3.1.1基于传统方法的语音表征33
3.1.2基于深度学习的语音表征34
3.2基于深度学习的音乐分类34
3.2.1基于CNN的音乐分类35
3.2.2基于RNN的音乐分类38
3.2.3基于领域知识的CNN38
3.2.4基于注意力机制的后端模块算法41
……

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