【一文看懂】算力的四大分类
在图像识别领域,通过训练深度学习模型,可以实现对图像的准确分类和目标检测。自然语言处理方面,智算可以进行文本分类、机器翻译、情感分析等任务。智能推荐系统利用智算技术,根据用户的行为和偏好为用户提供个性化的推荐。自动驾驶技术中,智算可以处理来自传感器的大量数据,实现环境感知、路径规划和决策控制。市场规模增长:...
情感分析的终极形态:全景式细粒度多模态对话情感分析基准
PanoSent数据集首次引入了隐式情感元素和情感背后的认知原因,覆盖最全面的细粒度情感元素,适用于多模态、多语言和多场景的应用。多模态情感分析大模型:Sentica多模态大语言模型骨干当前,大型语言模型(LLM)在理解语言语义方面表现卓越,多模态大语言模型(MLLM)则展示了对多模态数据的强大理解能力。基于此,研究团队...
情感分析的终极形态:全景式细粒度多模态对话情感分析基准PanoSent
PanoSent数据集首次引入了隐式情感元素和情感背后的认知原因,覆盖最全面的细粒度情感元素,适用于多模态、多语言和多场景的应用。多模态情感分析大模型:Sentica多模态大语言模型骨干当前,大型语言模型(LLM)在理解语言语义方面表现卓越,多模态大语言模型(MLLM)则展示了对多模态数据的强大理解能力。基于此,研究团队...
农业银行申请情感识别及模型训练专利,能够对情感进行精确识别
专利摘要显示,本发明公开一种情感识别及模型训练方法、装置、电子设备及存储介质,主要包括:获取多种情感对应的多张样本人脸图像,并将多张样本人脸图像输入包括特征提取神经网络以及分类器模型待训练的情感识别模型;基于鲸鱼优化算法,利用根据鲸鱼个体的实时信息熵每次更新的包围阶段鲸鱼位置更新公式对特征提取神经网络的各个...
清华大学取得音视频情感识别专利,提高对维度情感分类的准确性和...
将音频情感结果和视频情感结果输入融合模型,得到情感识别结果;应用带有离散情感标签的数据集,对音频情感识别模型、视频情感识别模型和融合模型进行训练,然后应用带有维度情感标签的数据集,再训练;将维度情感分类任务训练后的音频情感识别模型、视频情感识别模型和融合模型应用于音视频情感识别应用中进行情感识别,并输出情感...
基于『大语言模型』和『新闻数据』的股票预测研究
传统使用财务新闻数据应用于选股方法涉及,如下图a所示,包括特征标注(例如,情感、主题、受欢迎程度等),提取特征(例如,训练财务情感分类模型),并通过统计分析或构建预测模型来验证提取特征的预测能力(www.e993.com)2024年10月16日。这个过程可能是耗时的,并且需要额外的数据(例如,标记的财务情感数据)和持续的改进。
阿里音频生成大模型一次发俩还开源!50 种语言快速理解 +5 种语言...
情感控制能力研究团队还使用预训练的情感分类模型评价了CosyVoice的情感控制能力,主要包括高兴/悲伤/生气/害怕/反感等5种高表现力的语音情感。测试结果表明,CosyVoice-300M本身具备一定从文本内容中推断情感的能力,经过细粒度控制训练的模型CosyVoice-300M-Instruct在情感分类中的得分更高,具备...
文本分类:将文本分为不同的类别,如情感分析和主题分类等
一、文本分类的基本概念文本分类,顾名思义,就是将文本数据按照其内容或特征划分为不同的类别。文本分类可以帮助我们理解文本的含义、发现隐藏在其中的规律,并为后续的分析和决策提供支持。常见的文本分类任务包括情感分析、主题分类、垃圾邮件过滤等。二、文本分类的方法传统机器学习方法传统的机器学习方法在文本...
阿里云开源两款基座模型,覆盖语音理解、生成
目前CosyVoice具有基模型CosyVoice-300M、经过SFT微调后的模型CosyVoice-300M-SFT、以及支持细粒度控制的模型CosyVoice-300M-Instruct等多个版本,可满足不同场景下的使用需求。值得一提的是,阿里云通义实验室方面还使用预训练的情感分类模型评价了CosyVoice的情感控制能力,主要包括高兴/悲伤/生气/...
自动驾驶自监督端到端技术盘点
结合上述的几种辅助任务一起对模型进行训练论文一:《RethinkingDataAugmentation:Self-SupervisionandSelf-Distillation》DataAugmentation相关的方法会对通过对原始图片进行一些变换(颜色、旋转、裁切等)来扩充原始训练集合,提高模型泛化能力;Multi-tasklearning将正常分类任务和self-supervisedlearning的任务(比如...