Dec, 2023

智能解析：从电商创意中提取设计语义的自动解析框架

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TL;DR在工业电子商务领域中，创意设计如横幅和海报无处不在。本文提出了一个综合自动化框架，通过从创意电子商务设计材料中提取结构化语义信息来获取设计语义，该框架包括材料识别、预处理、智能命名和标签层。通过智能解析，框架显著提高了创意材料的曝光量、流通量和点击率，加快了创意材料的闭环生产，带来了可观的效益。
发现论文，激发创造
  • 统一感知分析用于场景理解

    这篇论文研究了一项名为统一感知分析的新任务，通过开发 UPerNet 多任务框架和一种训练策略来实现从给定图像中识别尽可能多的视觉概念，最后在自然场景中应用训练网络来发现视觉知识。

    Jul, 2018

  • 高效大规模特征选择的语义依存解析整合

    本文提出了一种整合了一切的语义分析模型，采用词对分类问题的方法，运用最大熵分类器和特征选择工程解决了该领域迄今为止最大的特征空间问题，获得了 CoNLL-2008 共享任务评估数据集的最好性能。

    Jan, 2014

  • 双向学习的语义解析

    本文提出了一种使用双重学习算法的语义解析框架，通过与逻辑形式的查询之间的博弈，使语义解析器充分利用数据从而达到更好的性能。实验结果表明，该方法在 ATIS 数据集上取得了最新的最好性能，并在 Overnight 数据集上取得了有竞争力的性能表现。

    Jul, 2019

  • 神经语义解析的粗到细解码

    该研究提出了一种基于结构的神经网络架构，将语义解析过程分解为两个阶段，在四个不同领域和含义表达的数据集上进行实验，结果表明该方法在性能方面取得了较好的效果。

    May, 2018

  • 透明互动语义解析：逐步校正

    本研究研究了一种交互式语义解析框架，它可以通过自然语言一步一步地解释预测的逻辑形式，并允许用户通过自然语言反馈进行更正，主要关注问答和知识库的关系，构建了 INSPIRED 数据集，并进行了实验，有望大大提高总体解析精度。

    Oct, 2021

  • 医学自然语言理解的分层语义组合框架设计考虑

    探讨了一种医学自然语言处理系统，其框架受到人类认知机制的启示，该系统通过一种分层语义组成模型（HSCM）来指导解释过程，其中包括语义记忆、语义组合、语义激活和分层预测编码等认知方面。为了将自由文本句子转换为其意义的逻辑表示，研究设计了一种生成语义模型和一个相关的语义解析器。

    Apr, 2022

  • ImageSpirit: 口述引导下的图像解析

    通过将名词视为对象标签和形容词视为视觉属性标签，我们提出了一种以联合估计每像素对象和属性标签的方式来解决图像解析问题的高效解决方案，并演示了其可以用于交互新一代设备。

    Oct, 2013

  • 语义解析调研

    本文综述了语义解析系统的各种组件及从初始基于规则的方法到当前程序综合的神经方法的重要进展，重点探讨了使用不同程度监督的方法，并强调了学习此类系统所涉及的关键挑战。

    Dec, 2018

  • 从领域本体构建神经语义解析器

    本文提出了一种基于领域本体的框架，通过生成人类可理解的自然语言模板，从而将自然语言句子转化为机器可读的含义表示；并解决了语义解析在大规模领域中由训练数据的获取以及模型推广的复杂度所面临的挑战，该框架在六个领域进行数据训练，证明了其能快速且低成本地进行语义解析。

    Dec, 2018

  • 通过结构化表示学习分层语义图像处理

    本论文提出了一种基于结构化语义布局的图像操作分层框架，使用户可以通过添加、删除和移动一个边界框来对图像进行对象级别的操作。实验证明，该分层框架可以在语义对象操作、交互式图像编辑和数据驱动的图像操作等方面带来优势。

    Aug, 2018