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Facebook的AI可分析表情包,但它能理解其中的内涵吗?

2018-10-09
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Facebook的AI可分析表情包,但它能理解其中的内涵吗?

  4.全民参与、科普倡导、低碳绿色。5.直面复杂局面、尊重自然规律、和谐协调发展。(实习生□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□经营的食品、食品添加剂,并可以没收用于违法生产经营的工具、设备、原料等物品;违法生产经营的食品、食品添加剂货值金额不足一万元的,并处五千元以上五万元以下罚款;货值金额一万元以上的,并处货值金额五倍以上□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□、香油等春节福利合计8550元,造成不良影响。

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  公司介绍中研普华集团是中国领先的产业研究专业机构,拥有十余年的投资银行、企业IPO上市咨询一体化服务、行业调研、细分市场研究及募投项目运作经验。公司致力于为企业中高层管理人员、企事业发展研究部门人员、风险投资机构、投行及咨询行业人士、投资专家等提供各行业丰富翔实的市场研究资料和商业竞争情报;为国内外的行业企业、研究机构、社会团体和政府部门提供专业的行业市场研究、商业分析、投资咨询、市场战略咨询等服务。目前,中研普华已经为上万家客户()包括政府机构、银行业、世界500强企业、研究所、行业协会、咨询公司、集团公司和各类投资公司在内的单位提供了专业的产业研究报告、项目投资咨询及竞争情报研究服务,并得到客户的广泛认可;为大量企业进行了上市导向战略规划,同时也为境内外上百家上市企业进行财务辅导、行业细分领域研究和募投方案的设计,并协助其顺利上市;协助多家证券公司开展IPO咨询业务。我们坚信中国的企业应该得到货真价实的、一流的资讯服务,在此中研普华研究中心郑重承诺,为您提供超值的服务!中研普华的管理咨询服务集合了行业内专家团队的智慧,磨合了多年实践经验和理论研究大碰撞的智慧结晶。

  报告目录第一章新产品入市调查方案第一节调查项目概述一、市场调查目的二、市场背景资料三、市场调查对象四、市场调查内容五、市场调查程序第二节调查研究方法一、调查研究方法二、样本抽取方法三、问卷设计方法四、数据收集方法五、数据分析技术第二章新产品初步市场描述第一节新产品构思一、主要功能二、产品开发三、潜在购买者四、销售模式第二节新产品初步市场描述一、产品包装二、产品理念三、产品价格四、产品定位五、目标市场六、消费特征七、市场供需第三章新产品目标市场调查第一节目标市场现状一、市场总体规模二、市场增长率三、市场前景第二节目标市场调查一、新产品目标市场调查二、目标市场的供需调查三、市场总额与份额调查四、目标市场政策调查第三节中研普华总结第四章新产品用户行为调查第一节无机酸制造产品的功能及消费者关注的因素一、无机酸制造产品功能二、消费者关注度三、价格敏感度第二节目标市场终端消费者调查一、消费动机二、消费心理三、使用习惯及态度四、消费偏好五、信息来源及传播状况第三节购买行为与消费者的影响因素一、消费者需求与状态二、个人因素与购买行为三、地域因素(产地因素)与购买行为四、文化因素与购买行为五、社会影响与购买行为六、消费者的购买决策第四节重点区域市场调查第五节消费者的需求与建议第五章新产品渠道调查第一节新产品渠道状况调查一、渠道的建设规划二、合作态度三、渠道实力四、渠道控制能力第二节竞争品和互补品的渠道调研第三节渠道策略一、新产品渠道设计要点二、渠道设计的基本原则三、新产品渠道整合策略四、新产品渠道推进步骤第六章新产品竞争状况调查第一节同类产品调查一、市场格局二、同类产品功能三、同类产品质量四、同类产品价格五、同类产品优缺点第二节竞争对手调查一、主要竞争对手二、竞争对手销售收入及份额三、竞争对手研发实力四、竞争对手渠道实力五、竞争对手品牌实力六、竞争对手的优劣势第三节竞争策略研究一、竞争品的市场定位二、新产品与竞争品存在的共性和差异性三、竞争对手的实力和各个层面的竞争反击四、市场介入机会与威胁五、新产品的市场定位六、新产品的竞争策略第七章市场调查数据分析第一节调查的主要统计结果第二节调研数据及其分析第八章产品评估研究第一节产品与市场需求契合度第二节产品定位研究一、产品的定位二、产品的战略使命三、在企业产品群中的地位第三节产品的资源匹配度一、资源配置二、渠道匹配度三、推广费用、宣传费用第九章市场评估研究第一节市场潜力第二节市场资源第三节市场能否打造为样板市场、明星市场第十章渠道商评估研究第一节渠道商的经营能力第二节渠道商的经营重点第三节渠道商的经营理念第十一章营销团队评估研究第一节新产品推广经验第二节营销团队考核第三节团队是否有冲劲第四节团队人员优势互补情况第十二章综合分析第一节新产品入市检验调查第二节评判因素的评语级别第三节模糊综合评判方法第四节风险与对策第五节综合评判第十三章结论与建议第一节调查研究结论第二节中研普华建议一、建议二、方案三、步骤附录附录一背景材料附录二数据汇总表附录三工作技术报告图表目录图表:不同收入水平消费者偏好调查图表:不同年龄的消费者偏好调查图表:不同性别的消费者偏好调查图表:不同地区的消费者偏好调查图表:不同性别的消费者偏好调查图表:无机酸制造消费结构分析图表:无机酸制造消费的市场变化图表:消费者对行业品牌认知度宏观调查图表:消费者对行业产品的品牌偏好调查图表:消费者对行业品牌的首要认知渠道图表:消费者经常购买的品牌调查图表:无机酸制造行业品牌忠诚度调查图表:无机酸制造行业品牌市场占有率调查略……订阅《》请来电咨询400-086-5388

  9月15日消息,《连线》网站撰文指出,Facebook名为Rosetta的人工智能技术平常可分析数十亿张包含文本的图像,能够分析表情包,但它能像人类那样理解表情包的内涵吗  以下是文章主要内容:  每天都有数十亿的文本帖子、照片和视频被上传到社交媒体上,这是人类审核员无法全面筛选的一个信息量级。

因此,Facebook和YouTube等公司长期以来一直依赖人工智能来帮助解决垃圾邮件和色情内容等问题。

  不过,对于机器来说,审核像白人至上主义的表情包这样的东西可能更具挑战性,因为这项任务需要同时处理几种不同的视觉元素。 自动化系统需要检测和“读取”叠加在照片上的文字,并分析图像本身。 表情包也是一种复杂的文化产物,很难脱离语境去理解。 尽管它们带来了挑战,但一些社交平台已经在使用人工智能来分析表情包,其中包括社交网络巨头Facebook。 Facebook本周分享了它如何使用一种名为Rosetta的工具来分析包含文本的照片和视频的细节。   Facebook表示,它已经在使用Rosetta来自动检测违反其仇恨言论政策等规定的内容。 该公司本周还宣布,在该工具的帮助下,它正在扩大其第三方事实核查的努力,纳入照片和视频,而不仅仅是基于文本的文章。 Rosetta将自动检查包含文本的图像和视频是否曾被标记为错误,从而帮助完成审查。   Rosetta通过将光学字符识别(OCR)技术与其他机器学习技术相结合来处理照片和视频中的文本。

首先,它使用OCR来识别文本在表情包或视频中的位置。 你可能以前用过类似OCR的东西;它可以让你快速浏览纸质表单,并将其转换为可编辑的文档。 该自动化程序知道文本块的位置,并能将它们与你应该签名的地方区分开来。   一旦Rosetta知道文本在哪里,Facebook就会使用一个神经网络来转录文本并理解其含义。

然后,它可以将文本传输到其它的系统,比如一个检查表情包是否与已经被揭穿的病毒骗局有关的系统。   Rosetta的研究人员表示,该工具现在可以实时从公开上传到Facebook的每张图片中提取文本,并且可以“阅读”多种语言的文本,包括英语、西班牙语、德语和阿拉伯语。 (Facebook表示,Rosetta不会用于扫描用户在时间轴上私密分享的图像或私信。

)  Rosetta可以分析包含多种文本形式的图像,比如抗议标识、餐厅菜单、店面等的照片。

在Facebook工作的软件工程师维斯瓦纳斯·西瓦库马尔(ViswanathSivakumar)在一封电子邮件中说,这个工具既能识别景观中的文本(比如街道标识),也能识别表情包——但后者更具挑战性。

他写道,“在主动检测仇恨言论和其他违反政策内容的情况下,分析表情包式的图像是一项更加复杂的人工智能挑战。 ”  西瓦库马尔指出,与人类不同,人工智能通常需要看到成千上万个例子才能学会完成复杂的任务。

但是,即便是对于Facebook而言,表情包方面的例子也不是无穷无尽的,而且在不同的语言上收集足够多的例子也很困难。

寻找高质量的训练数据是人工智能研究的一个持续性挑战。 数据通常需要花费大量的功夫来进行手工标记,而且许多数据库都受到版权法的保护。   为了训练Rosetta,Facebook的研究人员使用了在网站上公开发布的含有某种文本形式的图片,以及它们的标注和发布地点信息。 他们还创建了一个程序来生成额外的示例,这种做法的灵感来自于牛津大学的一个研究团队在2016年设计的一种方法。

这意味着整个过程在某种程度上是自动化的:一个程序自动地产生表情包,然后另一个程序试图分析它们。   不同的语言还给Facebook的人工智能团队带来了其它的挑战。

例如,研究人员必须找到一种变通方法来使得Rosetta能够用于阿拉伯语等语言。 阿拉伯语从右到左阅读,与英语等其他语言相反。

Rosetta倒着“阅读”阿拉伯语,经过处理后,Facebook将那些字符颠倒过来。

研究人员在他们的博客中写道:“这个技巧的效果出奇的好,让我们有了一个统一的模型,它既适用于从左到右的语言,也适用于从右到左的语言。

”  虽然自动化系统在内容审核方面非常有用,但它们并不总是万无一失的。 例如,腾讯的微信络使用两个不同的算法来过滤图像,多伦多大学公民实验室的一个研究团队成功地骗过了它们。 第一个算法是基于OCR的程序,会过滤含有特定话题文本的照片,而另一个算法则会审查那些看起来与中国政府可能创建的黑名单相似的照片。   研究人员能够通过改变图像的属性,比如颜色或方向,轻易地避开微信的过滤器。

虽然Facebook的Rosetta更加先进,但可能也不是完美无缺;该系统可能会受困于难以阅读的文本或扭曲的字体。

所有的图像识别算法也仍然可能会受到对抗性的例子的影响,那些经过轻微改动的图像在人类看来是一样的,但会导致人工智能陷入混乱。

  在对特定种类的内容的审核方面,Facebook和Twitter、YouTube和Reddit等其他的平台在多个国家都面临着巨大的压力。 周三,欧盟提出了一项新的法规,要求社交媒体公司在接到通知后一小时内删除恐怖分子的帖子,否则将面临罚款。 Rosetta和其他类似的自动化工具已经在帮助Facebook和其他平台在德国等地遵守类似的法律。   它们在那方面也做得更好了:两年前,Facebook首席执行官马克·扎克伯格(MarkZuckerberg)曾说,Facebook的人工智能系统只能主动捕捉到该公司所删除内容的一半左右;人们必须先要标记其余要删除的内容。 现在,Facebook表示,它的人工智能工具可以检测到几乎100%的垃圾邮件、%的恐怖内容和86%的暴力图片。 YouTube等其他平台在利用自动内容检测系统上也取得了同等程度的成功。   然而,这些喜人的数字并不意味着像Rosetta这样的人工智能系统是完美的解决方案,尤其是当涉及到更微妙的表达形式的时候。 与餐馆菜单不同的是,如果不知道表情包的发布背景,就很难理解它的含义。 这就是为什么有很多网站在致力于解释它们。

表情包通常描述的是圈内笑话,或者是针对特定的网络亚文化。 人工智能仍然不能像人类那样理解表情包或视频。 就目前而言,Facebook仍需要依靠人工审核员来决定是否应该删除某个表情包。

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