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主编推荐语

一本在AI大模型技术背景下深入讲解内容理解的技术原理、算法实现与业务实践的著作。

内容简介

全书围绕内容理解、内容生成、内容质量3大关键领域展开,从内容产业的发展趋势与挑战到各种技术和算法,从行业的先进的研究成果到各种典型的应用案例,应有尽有。

第一部分,内容理解(第1~7章):详细介绍了内容理解的各个模块,包括文本、图像、语音等单模态内容的理解以及多场景文本、视频等多模态内容的理解,帮助读者全面了解内容理解的核心概念、技术细节和研究进展。

第二部分,内容生成(第8~11章):详细讲解了内容生成的技术细节,结合作者团队在业务实践中探索的应用案例,从图片生成、文本生成、AI素材合成到AI创作,介绍了内容创作的全栈技术,能帮助读者由浅入深地理解内容生成的技术原理与业务实践。

第三部分,内容质量(第12~14章):详细讲解了信息流产品常见的内容质量问题,比如标题党、假新闻、低俗图片等,介绍了如何对这些与内容质量相关的业务场景进行拆解和定义,将抽象的业务场景转化为可以建模的问题。此外,还介绍了作者团队采用的业务建模流程以及业界常用的解决方案和研究进展。

目录

  • 版权信息
  • 作者简介
  • 前言
  • 第一部分 内容理解
  • 第1章 文本内容理解
  • 第2章 图像理解
  • 第3章 语音理解
  • 第4章 场景文字检测与识别
  • 第5章 视频理解
  • 第6章 多模态学习与内容理解
  • 第7章 内容理解框架
  • 第二部分 内容生成
  • 第8章 图片生成
  • 第9章 文本生成
  • 第10章 AI素材合成
  • 第11章 视频编辑
  • 第三部分 内容质量
  • 第12章 标题党
  • 第13章 假新闻
  • 第14章 图文低俗识别
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评分及书评

评分不足
1个评分
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    给这本书评了
    4.0
    一本书20位作者,确实也是少见

    在当今数字化时代,信息流产品已经成为人们获取信息的重要途径。然而,随着信息流的快速传播,内容质量问题也日益凸显,如标题党、假新闻、低俗图片等。这些问题不仅影响了用户的阅读体验,还可能对用户的认知和价值观产生负面影响。因此,如何对这些问题进行拆解和定义,将抽象的业务场景转化为可以建模的问题,成为了信息流产品领域亟待解决的重要课题。这本《内容理解》由 20 位作者联合撰写,为我们剖析了关于内容理解的核心技术和算法,并提供了解决上述问题的思路和方法。本书不仅关注理论层面的探讨,还结合实践案例,为我们展现了如何将理论应用于实际业务场景的过程。在本书第三部分:内容质量(第 12~14 章)中,作者首先介绍了信息流产品的常见内容质量问题,如标题党、假新闻、低俗图片等。针对这些问题,作者进行了详细的拆解和定义,帮助我们读者更好地理解这些问题的本质和影响。同时,作者还深入分析了这些问题产生的原因,为后续的解决方案提供了有力的依据。在理论探讨的基础上,作者进一步将抽象的业务场景转化为可以建模的问题。通过引入自然语言处理、机器学习、深度学习等先进技术,作者展示了如何对内容质量问题进行建模,以及如何设计有效的算法来解决这些问题。这些技术和算法的介绍不仅具有理论价值,更具有实践指导意义。

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    出版方

    机械工业出版社

    机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。