近年来,以M-RNN为代表的网络结构在Image Captioning领域的应用表现出不错的效果。在使用神经网络模型实现该任务的过程中,从编码......

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机器唇读,是一种非常新颖,只使用视觉信息即可理解讲话内容的技术。唇读识别是人工智能和计算机视觉领域重要的研究课题,借助唇部......

属性级情感分析旨在从非结构化的文本中分析出人们对属性术语的情感倾向。目前该任务主要有三个研究问题:属性术语抽取、属性级情......

家居设计是室内场景理解的一个重要方向,一个合理有效的智能家居模型可以为设计工作提供很多帮助,具有良好的应用前景。当前家居布......

传统生成式模型中存在的梯度经过多次传播后,倾向于消失或爆炸,且存在语言理解不充分的性能缺陷,为此提出一种生成式自动文本摘要......

传统的视频字幕生成模型大多都采用编码器—译码器框架。在编码阶段,使用卷积神经网络对视频进行处理。在解码阶段,使用长短期记忆......

基于编码器-解码器的实体关系联合抽取模型解决了流水线模型存在的误差传递问题,但是以往基于编码器-解码器的模型还是存在两点问......

依存句法分析是自然语言处理的一项关键基础技术,其目标是根据依存语法理论识别出词语之间的语义修饰关系并建立相应的依存句法树......

法律文本的自动生成能缓解我国法律服务行业中的人力资源不足的问题,对抗生成网络模型的出现为法律文本的自动生成提供了新思路.本......

为有效获取零件特征以提高现代生产智能化、精密化水平,基于智能视觉的机械零件分割研究起着关键作用。针对航天机器人等装配车间......

图片能带给人们丰富的信息,而文字作为人类智慧的结晶,其所包含的信息量往往要比色彩纹理等携带的信息量大得多,因此对场景图像中......

在自然语言处理中,文本分类是一项基础而又重要的工作。文本分类是对自然语言文本信息的分类任务,分类的类别是语言中想表达的意图......

文章提出了创新构想话题的自动生成任务,主动生成具有新颖性、权威性的话题,能够激发群体讨论热情,有助于推动相关领域的发展。以E......

在分析影响居民用水量相关性因素的基础上,采用长短时神经网络结合Encoder-Decoder方法建立城市需水量预测模型。长短时神经网络可......

图像标注任务是人工智能领域中将机器视觉(Computer Vision)与自然语言处理(Natural Language Processing)两大方向相结合的任务,......