句法分析(syntactic parsing)是NLP中的关键技术之一，通过对输入的文本句子进行分析获取其句法结构。句法分析通常包括三种：
http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/papers/liying_ijcai19_dp.pdf
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面 嵌套命名实体识别是命名实体识别中的一个颇具挑战的子问题。我们在《实体识别LEAR论文阅读笔记》与《实体识别BERT-MRC论文阅读笔记》中已经介绍过针对这个问题的两种方法。今天让我们通过本文来看看在嵌套实体识别上哪一个方法更胜一筹。 1. 嵌套实体识别 1.1 什么是嵌套实体识别 嵌套实体识别是命名实体识别中一个子问题。那么什么才是嵌套实体呢？我们看下面这个例子： “北京天安门”是地点实体； “北京天安门”中“北京”也是地点实体；两者存在嵌套关系。 1.2
基于aspect的情感分析是细粒度情感分析的一个重要子任务。最近，GNN在已经成功的探索通过模型连接aspect和opinion words。但是，由于依存关系解析（dependency parsing）结果的不准确性以及在线评论的非正式表达和复杂性，改进受到限制。
对此，传统的解决方案是采用基于转换的联合模型。但这些模型仍然具有不可避免的缺陷：特征工程和巨大的搜索空间。因此，本文提出一种基于图的统一模型来解决这些问题。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：克鲁斯卡 Delving Deep into Regularity: A Simple but Effective Method for Chinese Named Entity Recognition Accepted at NAACL 2022 Findings 4月7日，NAACL 2022公布论文入选名单，由华为云语音语义创新Lab多名研究者撰写的论文被NAACL 2022 Findings接收，趁热和大家一起学习一下 文章大纲 Abstract
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 人类的活动离不开位置，从空间上可以表征为坐标，从文本上表征为通讯地址。通讯地址广泛存在于电商物流、政府登记、金融交通等领域。对通讯地址的分析、聚合服务已经是一项重要基础服务，支撑着诸多互联网场景，比如地图搜索、电商物流分析等。实际应用中，地址文本存在写法自由、缺省别名多、地域性强等特点，对地址的解析、归一和匹配等都造成困难。针对这些难点，阿里达摩院机器智能技术团队联合CCKS2021大会举办此次地址评测任务。该评测包含2
AAAI 是人工智能领域的顶级国际会议之一。今年的 AAAI 2020 是第 34届，于2月7日至12日在美国纽约举行。
事物、概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分，但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中。为了从文本中抽取这些关系事实，从早期的模式匹配到近年的神经网络，大量的研究在多年前就已经展开。
论文：Dependency or Span, End-to-End Uniform Semantic Role Labeling
AI 科技评论按：AAAI 2019 已于月初落幕，国内企业也在陆续公布自家被录用论文名单。本届大会共收到 7700 余篇有效投稿，其中 7095 篇论文进入评审环节，最终有 1150 篇论文被录用，录取率为 16.2%。
因此将有五个主要的功能模块：sl（序列标注）、tc（文本分类）、sr（句子关系）、tg（文本生成）、sp（结构分析）和其他功能模块如we（词向量）。
将训练好的句法分析模型的隐层，融入到经典的seq2seq NMT模型当中，使模型获得句法信息，来得到更好的翻译效果。解决了之前融入句法信息的方法：Tree RNN模型和Tree Linearization模型的错误传播的问题。
论文：Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification
来源：PaperWeekly本文约2600字，建议阅读9分钟本文提出了一个统一命名实体识别框架，通过对词与词之间的关系进行分类的方式同时解决三种命名实体识别子任务。 引言 本研究重新审视了统一命名实体识别中的核心问题，即词与词之间的关系建模，并提出将所有类型的命名实体识别统一采用一种词对关系分类的方法进行建模。所提出的系统广泛地在 14 个命名实体识别数据集刷新了最好的分数。 论文题目： 基于词对关系建模的统一命名实体识别系统 Unified Named Entity Recognition as Wo
链接： https://blog.csdn.net/choose_c/article/details/90273333
文章知乎链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/92654122
Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。
常常在想，自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情？到目前为止，我所接触到的NLP其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。
论文名称：Cross-Lingual BERT Transformation for Zero-Shot Dependency Parsing
对于初学NLP的人，了解NLP的各项技术非常重要；对于想进阶的人，了解各项技术的评测指标、数据集很重要；对于想做学术和研究的人，了解各项技术在对应的评测数据集上达到SOTA效果的Paper非常重要，因为了解评测数据集、评测指标和目前最好的结果是NLP研究工作的基础。因此，本文整理了常见的32项NLP任务以及对应的评测数据、评测指标、目前的SOTA结果以及对应的Paper。
本文介绍线性回归模型，从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题，以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失，然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合和矩阵不可逆的情况，分别对应岭回归和Lasso回归，最后考虑到线性回归的局限性，介绍了一种局部加权线性回归，增加其非线性表示能力
MediaCodec编码的套路 状态 来自官网的状态图 codec_status.png 创建 find Support Codec 通过这种方式可以得到当前设备所有的MedaCodecInfo
原始视频通常需要经过编码处理，生成 m3u8 和 ts 文件方可基于 HLS 协议播放视频。通常用户上传原始视频，系统自动处理成标准格式，系统对用户上传的视频自动编码、转换，最终生成m3u8 文件和 ts 文件，处理流程如下：
说到Android的视频硬编码，很多新人首先会想到MediaRecorder，这可以说是Android早期版本视频硬编码的唯一选择。这个类的使用很简单，只需要给定一个Surface（输入）和一个File（输出），它就给你生成一个标准的mp4文件。 但越是简单的东西便意味着越难以控制，MediaRecorder的缺点很明显。相信很多人在接触到断点视频录制这个需求的时候，首先会想到使用MediaRecorder，很遗憾，这个东西并不能给你很多期待，就像一开始的我一样。 首先，MediaRecorder并没有断点录制的API，当然你可以使用一些“小技巧”，每次录制的时候，都把MediaRecorder stop掉，然后再次初始化，这样就会生成一系列的视频，最后把它们拼接起来。然而问题在于，每次初始化MediaRecorder都需要消耗很长时间，这意味着，当用户快速点击录制按钮的时候可能会出现问题。对于这个问题，你可以等到MediaRecorder初始化完成才让用户点击开始录制，但是这样往往会因为等待时间过长，导致用户体验极差。 这种情况下，一个可控的视频编码器是必须的。虽然在Android 4.4以前我们没得选择，但是在Android 4.4之后，我们有了MediaCodec，一个完全可控的视频编码器，虽然无法直接输出mp4（需要配合MediaMuxer来对音视频进行混合，最终输出mp4，或者其它封装格式）。如今的Android生态，大部分手机都已经是Android 5.0系统，完全可以使用MediaCodec来进行音视频编码的开发，而MediaRecorder则降级作为一个提高兼容性的备选方案。 废话不多说，我们直接步入正题。要想正确的使用MediaCodec，我们首先得先了解它的工作流程，关于这个，强烈大家去看一下Android文档。呃呃，相信在这个快速开发为王道的环境，没几个人会去看，所以还是在这里简单介绍一下。
视频取帧的整个功能最麻烦的一步，目前Android视频取帧的方法有好几种。其中有使用SDK自带的MediaMetadataRetriever直接获取bimap的，但是缺点就是慢。
5月19日刚刚公布了2020年被收录的论文，昨日又发博客分析了大会论文的录取领域。并且与2019年的ACL会议论文进行了比较。
录音采用的是AudioRecord，通过MediaCodec进行编码，用MediaMuxer合成输出MP4文件。
硬编码：使用非CPU进行编码，如显卡GPU、专用的DSP、FPGA、ASIC芯片等
iOS/Android 客户端开发同学如果想要开始学习音视频开发，最丝滑的方式是对音视频基础概念知识有一定了解后，再借助 iOS/Android 平台的音视频能力上手去实践音视频的采集 → 编码 → 封装 → 解封装 → 解码 → 渲染过程，并借助音视频工具来分析和理解对应的音视频数据。
navigator.device.capture.captureVideo 输出的log
MediaCodec 有两种方式触发输出关键帧，一是由配置时设置的 KEY_FRAME_RATE 和KEY_I_FRAME_INTERVAL参数自动触发，二是运行过程中通过 setParameters 手动触发输出关键帧。
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术：音视频基础(完成) → 音视频工具(完成) → 音视频工程示例(进行中) → 音视频工业实战(准备)。关注一下成本不高，错过干货损失不小 ↓↓↓
其实在TSINGSEE青犀视频智能分析平台中，不管是EasyNVR还是EasyGBS，分辨率和码率都对播放的流畅度有着重要影响。
在上一章我们讲到了MediaCodec的工作流程，以及如何利用MediaCodec进行H264编码。这一章的内容同样是MediaCodec，只不过是编码音频为AAC，整个流程大同小异。 上一章我们利用MediaCodec编码视频时，使用了Surface，所以可以不直接操作输入缓冲区队列。但是编码音频的时候，由于无法使用Surface，所以需要直接操作输入缓冲区队列。 这里我们需要通过AudioRecord采集PCM数据，然后把采集到的数据送进编码器进行编码。所以首先我们要初始化一个AudioRecord对象。 要使用录音，需要申请录音权限。
音频录制 相关参考 MediaCodec硬编码pcm2aac 主要分为以下几步骤:
在 Android 4.1 版本提供了 MediaCodec 接口来访问设备的编解码器，不同于 FFmpeg 的软件编解码，它采用的是硬件编解码能力，因此在速度上会比软解更具有优势，但是由于 Android 的碎片化问题，机型众多，版本各异，导致 MediaCodec 在机型兼容性上需要花精力去适配，并且编解码流程不可控，全交由厂商的底层硬件去实现，最终得到的视频质量不一定很理想。
""" ################################################################################## Try to play an arbitrary media file. Allows for specific players instead of always using general web browser scheme. May not work on your system as is; audio files use filters and command lines on Unix, and filename associations on Windows via the start command (i.e., whatever you have on your machine to run .au files--an audio player, or perhaps a web browser). Configure and extend as needed. playknownfile assumes you know what sort of media you wish to open, and playfile tries to determine media type automatically using Python mimetypes module; both try to launch a web browser with Python webbrowser module as a last resort when mimetype or platform unknown. ################################################################################## """
这是MediaCodeC系列的第三章，主题是如何使用MediaCodeC将图片集编码为视频文件。在Android多媒体的处理上，MediaCodeC是一套非常有用的API。此次实验中，所使用的图片集正是MediaCodeC硬解码视频，并将视频帧存储为图片文件文章中，对视频解码出来的图片文件集，总共332张图片帧。 若是对MediaCodeC视频解码感兴趣的话，也可以浏览之前的文章：MediaCodeC解码视频指定帧，迅捷、精确
对于搭载Android13（T）及更高版本的设备来说，Android支持通过动态范围配置文件进行10bit相机输出
通过fbo处理视频数据,通过samplerExternalOES纹理来创建SurfaceTexture,这样的话摄像头数据就和fbo相关联，具体可以看OpenGLES通过SurfaceTexture预览摄像头画面
最近在做类似小咖秀的视频录制功能，也就是俗称的对嘴型表演，录制视频我用的是三方SDK，但是视频合成就需要自己搞了，在网上搜了挺多资料，国内国外网站看了不少，踩了很多坑，总算整出来了，在此分享给大家，希望对以后要做类似功能的兄弟们有所帮助！
YUV是为了解决彩色电视与黑白电视的兼容性。黑白视频只有Y值，也就是灰度。而彩色电视则有YUV3个分量，如果只读取Y值，就只能显示黑白画面了。YUV最大的优点在于只需占用极少的带宽。
Windows Community Toolkit 3.0 于 2018 年 6 月 2 日 Release，同时正式更名为 Windows Community Toolkit，原名为 UWP Community Toolkit。顾名思义，3.0 版本会更注重整个 Windows 平台的工具实现，而不再只局限于 UWP 应用，这从 Release Note 也可以看出来：https://github.com/Microsoft/WindowsCommunityToolkit/releases
注意：如果不缩小图片的话，建议还是使用MediaMetadataRetriever。 使用当前库的话，调用metadataRetriever.forceFallBack(true);
大家好，本文是 iOS/Android 音视频专题 的第四篇，从本篇文章开始我们将动手编写代码。代码工程将在 Github 进行托管。
AAC，全称Advanced Audio Coding，是一种专为声音数据设计的文件压缩格式。与MP3不同，它采用了全新的算法进行编码，更加高效，具有更高的“性价比”。利用AAC格式，可使人感觉声音质量没有明显降低的前提下，更加小巧。至于AAC的其他特点网上资料就很多，就不多做介绍了。 在介绍AAC编解码之前，首先要先学习几个新知识MediaExtractor和ADTS格式 仓库源码FFmpegSample，对应版本代码v1.6
Different molecular enumeration inf luences in deep learning: an example using aqueous solubility
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