自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。语义理解是NLP的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的语义理解。
【新智元导读】一般认为，大脑对可视目标的识别过程分为两部分：视觉属性和语义属性，即目标“像什么“和”是什么“。过去人们对这两部分一般是分开研究的，现在，剑桥大学的研究人员利用计算机视觉的标准深度神经网络AlexNet，可以将二者结合起来研究，并探寻它们之间的信息交互和映射关系究竟是怎样的。
SeFa 方法能够识别出不同 GAN 模型的潜在语义，进而进行图像编辑。如下图所示：
位置识别使SLAM系统具有纠正累积错误的能力，与包含丰富纹理特征的图像不同，点云几乎是纯几何信息，这使得基于点云的位置识别具有挑战性。现有的作品通常将坐标、法线、反射强度等低层特征编码为局部或全局的描述子来表示场景，此外，在匹配描述子时，往往忽略了点云之间的转换，与现有的大多数方法不同，本文探索了使用高级特征（即语义信息）来提高描述子的表示能力，另外，在匹配描述子时，我们尝试校正点云之间的平移以提高精度，具体地说，本文提出了一个新的全局描述子，点云语义上下文信息，它可以更有效地挖掘语义信息来表示场景，本文还提出了一种两步全局语义ICP算法来获得三维姿态（x，y，yaw），用于点云的对齐以提高匹配性能，我们在KITTI数据集上的实验表明，我们的方法比现有的方法有很大的优势。
文章主要探讨了深度学习在模式识别上的进展，以及如何在神经网络中加入稀疏发放和横向连接，以解决传统人工智能在语义理解上的不足。同时，也提及了贝叶斯方法在深度学习中的应用，以及发展新型网络模型和结合脑机制的研究。
最近Bot这种虚拟机器人成为了国际新热点，但于有些人而言，它们已经做了十几年。 席卷全球的Bots风让语义识别渐渐浮出水面 长期以来，语音交互领域的公司，我们对语音识别的公司（诸如科大讯飞，云之声，思必驰）非常熟悉，但对于只专注于其背后更深一个层次的语义识别公司却知之甚少，当然这并不是我们孤陋寡闻，而是语义识别的属性决定它会更多地躲在背后干实事。 以本次在贵阳数博会发布2.0平台的小i机器人CEO袁晖的比方为例，“当用户对Siri讲一句话时，语音识别分析出这句话说的是什么，语义识别分析出这句话是什么意思。语
你是否曾遇到这样的场景：在陌⽣的国家旅游因为听不懂当地⼈说话只能咿咿呀呀、⼿语⽐划、连蒙带猜？
雷锋网 AI 研习社按，百度 AI 开发者大会于 2018 年 7 月 4 日正式开幕，在当天下午的百度大脑分论坛上，来自百度视觉技术部、百度语音技术部、百度 AI 技术生态部、百度大数据部的多位负责人带来了一场开发者的视听盛宴。这里有对百度语音语义技术的详细解读，有对 PaddlePaddle3.0 的更多介绍，还有各种各样的开放竞赛，相信在场观众必定受益匪浅，而雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社也第一时间提取出大会亮点，以飨读者。
---- 新智元报道 作者：叶蓉 编辑：好困 【新智元导读】我们有一个梦想，那就是有一天看剧能有实时翻译字幕。然而级联模型复杂冗长，还容易出现传播错误，端到端模型又缺少标记数据去训练。于是全新的语音翻译模型LUT诞生了，不仅翻译速度快，而且就算听错也能翻译对。 你是否曾遇到这样的场景：在陌⽣的国家旅游因为听不懂当地⼈说话只能咿咿呀呀、⼿语⽐划、连蒙带猜？ 因为不懂⼩语种，⼤热悬疑泰剧《禁忌⼥孩》、年度狗⾎韩剧《顶楼》只能煎熬到翌⽇字幕组的熟⾁放送？ 每每遇此，我都会想，如果计算机能帮我们⾃动把语⾳
序列标注在SLU语义理解具有重要地位，主要用于语义槽的提取，便于机器理解用户query的语义。常见的序列标注方式有Jordan-RNN、BiLSTM-CRF等。为提高序列标注的准确度，加入用户意图的识别任务。
互联网发展之初受到网络带宽、数据存储等相关技术的限制，信息传播以单模态形式为主，如文字报道、图像相册等。进入大数据时代，信息传播变得丰富多彩，人们从互联网中同时接受图像、视频、文本等不同模态的信息。例如，当我们在互联网上浏览一篇精彩的新闻报道时，不仅可以看到详细的文字描述，还能看到现场拍摄的照片，甚至还有相关的视频报道。这体现了互联网数据从单模态到多模态的转变。 随着互联网多模态数据的出现和传播，“管不住”和“用不好”两大问题也日益突出。“管不住”是指多模态大数据中隐藏着大量涉恐、涉暴等有害信息，极大地
前言：本文作者@焦糖玛奇朵，是我们“AI产品经理大本营”早期成员，下面是她分享的第1篇文章，欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步：） 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图：人工智能可以化身为你的爱车，在沙漠、森林或小巷中风驰电掣；可以是智慧公正的交警，控制红绿灯、缓解交通的拥挤；还可以是给人以贴心照顾的小助理，熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后，作为一个严谨认真的AI产品经理，我不禁想去探索上述美好未来的实现路径；今天，
计算机视觉三大会议之一的ECCV 2020刚刚落下帷幕，本文主要介绍阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）的科学家们在该会议上发表的一篇论文：《Invertible Zero-Shot Recognition Flows》。
选自arXiv 作者：Xiaodan Liang、Hongfei Zhou、Eric Xing 机器之心编译 参与：乾树、路雪 近日，来自 CMU、Petuum 等机构的研究者提出一种新型语义分割模型动态结构化语义传播网络 DSSPN，通过将语义概念层次明确地结合到网络中来构建语义神经元图。实验证明 DSSPN 优于当前最优的分割模型。 引言 随着卷积神经网络的不断进步，目标识别和分割作为计算机视觉的主要研究方向取得了巨大的成功。然而，目前使用更深、更宽网络层的分割模型 [24,5,40,37,22] 在对
多模交互融合是普适计算和自然交互中最重要的组成部分。笔者认为，实现完整的多模交互融合需要分成四个阶段，分别为独立工作阶段、初步融合阶段、语义理解阶段和任务自适应阶段。
语义分割是计算机视觉领域中的问题，将一些原始数据（例如，平面图像）输入并将它们转换为具有突出明显的感兴趣区域。
近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在 ASR 转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展，基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。
近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在ASR转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。
剑桥大学的神经科学研究人员将计算机视觉与语义相结合，开发出一种新模型，有助于更好地理解大脑中物体的处理方式。
你是否也曾迷惑于“离群检测”，“异常检测”，“新类检测”，“开集识别”，“分布外检测”之间错综复杂的关系？
要说生活里最常见、最便民的AI应用技术，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）当属其中之一。寻常到日常办理各种业务时的身份证识别，前沿到自动驾驶车辆的路牌识别，都少不了它的加持。
只需“100K大小的外挂”，就能让自动驾驶AI识别“物体运动状态”的能力大幅上升！
虽然我从来没见过你，但是我有可能「认识」你 —— 这是人们希望人工智能在「一眼初见」下达到的状态。
在开放世界中分类是验证模型安全性的重要方式，也是一个真正能够商用落地的模型不可避免要面对的问题。传统的分类模型都是在一个封闭的世界中进行训练，即假设测试数据和训练数据都来自同样的分布（称作分布内，in-distribution）。例如我们利用一组猫、狗照片训练一个猫、狗分类器。然而，部署的模型在实际使用中总是会遇到一些不属于封闭世界类别的图片，例如老虎。或者也会遇到一些和训练图片视觉上大相径庭的照片，例如卡通猫。模型应当如何去处理这些不属于训练分布的图片（即分布外样本，out-of-distribution），是开放世界领域所关注的问题。
本文介绍了人工智能语音交互的基本环节，包括语音识别、语音合成、语义理解和对话管理。文章还列举了一些著名的语音交互产品，如苹果的Siri、亚马逊的Echo和天猫魔盒等。最后，作者提醒读者，语音交互技术目前仍在不断发展中，尚未完全成熟，但未来具有广泛的应用前景。
ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，该会议由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列第一，是CCF-A类推荐会议。美团技术团队共有7篇论文（其中6篇长文，1篇短文）被ACL 2021接收，这些论文是美团技术团队在事件抽取、实体识别、意图识别、新槽位发现、无监督句子表示、语义解析、文档检索等自然语言处理任务上的一些前沿探索及应用。
近年来，随着虚拟货币价格的一路攀升，利用计算机资源“挖矿”的行为逐渐盛行，挖矿木马呈明显增长的趋势。在巨大利益的驱使下，为了得到更多的算力资源，黑客往往对全网进行无差别扫描，同时利用多种爆破和漏洞等手段攻击主机。在主机被成功入侵之后，挖矿木马还会向内网渗透，并在被入侵的服务器上持久驻留以获取最大收益。
AI科技评论今天介绍一篇发表于自然语言处理领域顶级会议ACL 2021的论文《LearnDA: Learnable Knowledge-Guided Data Augmentation for Event Causality Identification》。
写在前面：一篇魏云超博士的综述论文，完整题目为《基于DCNN的图像语义分割综述》，在这里选择性摘抄和理解，以加深自己印象，同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的，博古才能通今！感兴趣的请根据自己情况找来完整文章阅读学习。
不管是科达大力推广的感知摄像机（Intelligent IPC）还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统，其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来，我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念，但是，基本都停留在理念表面，描绘的是一个美好的前景，至于如何实施，或者到底能不能实施，很多人还是疑惑很大。本文从技术角度，说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况，尽量将理论结合到实际。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 在将于今年六月举办的 CVPR 2018 会议上，中国科学院大学、英国邓迪大学和中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的一篇 Oral 论文提出了一种使用鉴别性特征学习零样本识别的方法。和人工智能领域的很多新研究成果一样，该研究实现了当前最佳。机器之心对该研究进行了编译介绍。 近年来，零样本学习（ZSL：zero-shot learning）已经在目标识别任务中得到普及应用。传统的目标识别方法是通过将图像标签分配到训练集中见过的一个类别来预测目标实例的存在，零
自从 BERT 被提出之后，整个自然语言处理领域进入了一个全新的阶段，大家纷纷使用 BERT 作为模型的初始化，或者说在 BERT 上进行微调。BERT 的优势就在于使用了超大规模的文本语料，从而使得模型能够掌握丰富的语义模式。
你是否也曾迷惑于“OD/AD/ND/OSR/OOD Detection”之间错综复杂的关系？
选自arXiv 作者：陈鑫磊等 机器之心编译 参与：张倩、李泽南 人类在看到图像时可以进行合理的推理与预测，而目前的神经网络系统却还难以做到。近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的陈鑫磊（现 Facbook 研究科学家）、Abhinav Gupta，谷歌的李佳、李飞飞等人提出了一种新型推理框架，其探索空间和语义关系的推理性能大大超过了普通卷积神经网络。目前该工作已被评为 CVPR 2018 大会 Spotlight 论文。 近年来，我们在图像分类 [ 16 ]、检测 [ 37 ] 或分割 [ 3 ] 等标准识
选自arXiv 作者：陈鑫磊等 机器之心编译 参与：张倩、李泽南 人类在看到图像时可以进行合理的推理与预测，而目前的神经网络系统却还难以做到。近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的陈鑫磊（现Facebook 研究科学家）、Abhinav Gupta，谷歌的李佳、李飞飞等人提出了一种新型推理框架，其探索空间和语义关系的推理性能大大超过了普通卷积神经网络。目前该工作已被评为 CVPR 2018 大会 Spotlight 论文。 近年来，我们在图像分类 [ 16 ]、检测 [ 37 ] 或分割 [ 3 ] 等标准识
【导读】今天我们主要讲解零次学习及深度树学习用于人脸检测识别。今天主要会讲解人脸检测的13种欺骗攻击中的ZSFA（Zero-Shot Face Anti-spoofing）问题，包括打印、重放、3D掩码等，利用新的深度树网络(DTN)，以无监督的方式将欺骗样本划分为语义子组。当数据样本到达、已知或未知攻击时，DTN将其划分到最相似的欺骗集群，并做出二进制决策。最后实验表明，达到了ZSFA多个测试协议的最新水平。
在这次双11的个性化会场我们大规模使用Deco进行研发，带来了48%左右的效率提升，本文将为大家揭秘Deco提效之秘。
【新智元导读】在论文中，研究人员训练卷积神经网络来识别被应用到作为输入的图像上的二维旋转。从定性和定量两方面证明，这个看似简单的任务实际上为语义特征学习提供了非常强大的监督信号。 在过去的几年中，深度卷积神经网络（ConvNets）已经改变了计算机视觉的领域，这是由于它们具有学习高级语义图像特征的无与伦比的能力。然而，为了成功地学习这些特征，它们通常需要大量手动标记的数据，这既昂贵又不可实行。因此，无监督语义特征学习，即在不需要手动注释工作的情况下进行学习，对于现今成功获取大量可用的可视数据至关重要。 在我
1 产品介绍 YIYA是一个语音助手，根据用户输入语音内容，进行对应的操作或返回对应的结果，比如询问天气，返回所在地的天气结果。目前使用在微桌面及TOS手表中。 1 语音识别测试介绍 1.1 人工测试 语音测试，先要识别准确， 在这条路上，测试尝试了各种各样的方法； 1. 建立一套可行完善的评测方法，输出各种评测报告，从客户端语音输入开始，到出现识别结果整个过程有很多节点可以进行专项测试； Ø VAD（语音端点检测）监测灵敏度评测: 可以从录音识别准确性、不同机器的灵敏度上来验证VAD是否达到预期； Ø
【新智元导读】今年对于特斯拉公司来说，无疑是个多事之秋。接二连三事故的发生，让人们对辅助驾驶乃至无人驾驶技术产生了质疑。实际上，自动驾驶向智能化发展的一个重要标志，就是对场景语义理解的逐步递进。本文盘
我们所感知到的一切都是大脑基于过去经历和从其他媒介获得的知识，经过概率运算得出的最好预测——这样的说法对你来说或许很新鲜，而且听起来好像是对直觉的否定，毕竟我们一直认为，大脑给出的都是确定的答案。
句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求，在信息检索、信息抽取、自动文摘等应用广泛。
随着云、物联网、互联网网络、光网、宽带、5G的发展，大数据燃料非常充足，未来的少人化工厂、虚拟社区、私人定制等服务都将是智能化场景的最终形态，这使得如何实现更自然的人机交互成为当下十分重要的课题。
AI 科技评论消息，Google 近期提出的 BERT 模型，通过预测屏蔽的词，利用 Transformer 的多层 self-attention 双向建模能力，取得了很好的效果。但是，BERT 模型的建模对象主要聚焦在原始语言信号上，较少利用语义知识单元建模。这个问题在中文方面尤为明显，例如，BERT 在处理中文语言时，通过预测汉字进行建模，模型很难学出更大语义单元的完整语义表示。例如，对于乒 [mask] 球，清明上 [mask] 图，[mask] 颜六色这些词，BERT 模型通过字的搭配，很容易推测出掩码的字信息，但没有显式地对语义概念单元 (如乒乓球、清明上河图) 以及其对应的语义关系进行建模。
原文链接：即将开源！基于动态不变性感知的多模态视觉位置识别 论文题目：Multi-modal Visual Place Recognition in Dynamics-Invariant Perception Space
今天给大家介绍的是挪威奥斯陆大学语言学系、免疫学系等机构在 arxiv 上发表的预印文章《ImmunoLingo: Linguistics-based formalization of the antibody language》在文章中作者提出了抗体语言的两步语言形式化，以指导可解释抗体LM（language model）设计：（1）识别抗体序列（类似物）共享的自然语言属性。（2）基于已识别的类似物（语言模型）形式化抗体语言。将抗体序列语言的语言形式化整合到预处理抗体LM中。作者表示通过这种方式可以使模型有更好的可解释性，同时保持统计处理大型非结构化数据的能力。
计算机视觉系统相当于给计算安装上相机和算法，使得计算机可以感知环境的能力，从而实现目标识别、跟踪、测量等，并进一步进行图像处理。让其转化为更适合人们观察或者仪器检测的图像，最终为人们的日常生活提供帮助！
先来看看语义角色标注在维基百科上的定义：Semantic role labeling, sometimes also called shallow semantic parsing, is a process in natural language processing that assigns labels to words or phrases in a sentence that indicate their semantic role in the sentence, such as that of an agent, goal, or result. It consists of the detection of the semantic arguments associated with the predicate or verb of a sentence and their classification into their specific roles.
作者：Tianshui Chen、Wenxi Wu、Yuefang Gao、Le Dong、Xiaonan Luo、Liang Lin
文章：LiDAR-Based Place Recognition For Autonomous Driving: A Survey
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