直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

多模态上下文语义识别

回答

多模态上下文语义识别是指通过理解和分析多种不同模态的信息(如文本、图像、声音等)来识别和解释其背后的含义和上下文关系的技术。这种技术在人工智能和机器学习领域正变得越来越重要,因为它可以帮助机器更好地理解和模拟人类的多感官体验。

例如,在处理一段包含文本和图像的新闻报道时,多模态上下文语义识别技术可以同时分析文本内容、图像中的物体和场景,以及可能的语音信息,从而更准确地理解整个报道的主题和情感倾向。

这项技术涉及的几个关键点包括:

  1. 数据融合:如何有效地结合来自不同模态的信息,以便进行统一的语义理解。
  2. 跨模态学习:通过训练模型来识别和关联不同模态之间的潜在联系。
  3. 上下文理解:不仅理解单个模态的局部信息,而且理解多个模态组合在一起时的整体上下文。
  4. 语义表示:如何将不同模态的信息转换为统一的语义表示形式,以便进行进一步的分析和处理。

在应用层面,多模态上下文语义识别技术已经在诸如情感分析、信息检索、智能问答、内容审核等多个领域展现出其潜力。随着技术的不断进步,未来这一领域有望实现更多突破性的应用。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

其他人在问
多模态大模型
Google 的多模态大模型叫 Gemini,是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示,还支持视频、音频和代码提示,能够理解和处理几乎任何输入,结合不同类型的信息,并生成几乎任何输出,被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型,从设计之初就支持多模态,能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 以下是 26 个多模态大模型的部分介绍: XLLM 陈等人扩展到包括音频在内的各种模式,并表现出强大的可扩展性。利用 QFormer 的语言可迁移性,XLLM 成功应用于汉藏语境。 VideoChat 开创了一种高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话,为该领域的未来研究制定标准,并为学术界和工业界提供协议。 InstructBLIP 基于预训练的 BLIP2 模型进行训练,在 MM IT 期间仅更新 QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令,该模型使得能够提取灵活多样的特征。 PandaGPT 是一种开创性的通用模型,能够理解 6 不同模式的指令并根据指令采取行动:文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 PaLIX 使用混合 VL 目标和单峰目标进行训练,包括前缀完成和屏蔽令牌完成。事实证明,这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 VideoLLaMA 张引入了多分支跨模式 PT 框架,使 LLMs 能够在与人类对话的同时同时处理给定视频的视觉和音频内容。该框架使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 随着 ChatGPT 的蓬勃发展,大型模型正深刻地影响着各个行业。多模态技术作为行业前沿突飞猛进,呈现出一统计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)的势头。有一款基于多模态大型模型的应用能够迅速解释现实世界,将手机置于车载摄像机位置,能实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。该应用后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型,为应用提供推理服务。同时,部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理,提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5,用于采集画面和用户输入,整体设计以简单高效为主。
2024-09-13
多模态搜索工具
以下是为您介绍的多模态搜索工具: 推荐的 AI 搜索引擎: 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,提升用户搜索效率和体验。 Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许自然语言提问,用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题生成答案,支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,提供编程等领域专业建议和指导。 Phind:专为开发者设计,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 关于提升 AI 搜索准确度和多模态检索: 提升准确度的方法:通过提示词请求大模型以思维导图形式输出答案,通过提示词请求大模型做 Function Calling 判断使用的 Agents。提示词工程是系统学科,需大量调试设计适合业务的提示词。 多模态检索:是提升信息密度的重要措施,随着 5G 发展,互联网信息多元化,图片/视频/音频比重增大。多模态检索要获取不同形式信息聚合参考,实现困难,涉及海量信息源处理和识别,现阶段可基于谷歌搜索,先使用其图片/视频检索 API 拿到匹配内容,再通过 OCR 图片识别/音视频转录等方法获取文本内容。 ThinkAny 的相关情况: 冷启动:未提及具体冷启动方式。 产品特性: 部署方案:当前线上服务采用 Vercel + Supabase 的云平台部署,后续将迁移至基于 AWS 搭建的 K8S 集群,以提升服务稳定性和动态扩容表现。 功能创新:支持 Search / Chat / Summarize 三种模式,对应检索问答/大模型对话/网页摘要三种使用场景;集成包括 Llama 3 70B / Claude 3 Opus / GPT4 Turbo 在内的 10+大语言模型;支持检索链接/图片/视频等模态内容;支持以对话/大纲/思维导图/时间线等形式输出搜索问答内容;支持检索 Google / Wikipedia / Github 等信息源的内容,作为搜索问答的挂载上下文。此外,还开源了一个 API 项目 ragsearch,实现联网检索功能,并对检索结果进行重排和获取详情内容,得到准确度不错的检索结果。
2024-09-02
目前有哪些模型有多模态功能
目前具有多模态功能的模型主要有以下几种: 1. GPT4:能够处理和生成图像、音频等多种模态,但这方面能力还处于基础阶段。 2. Character.AI:具备多模态处理和生成能力。 3. Meta 的 ImageBind:可以处理和生成多种模态。 4. 智谱·AI 推出的多模态模型: Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。 RDM:Relay Diffusion Model,级联扩散模型,可以从任意给定分辨率的图像快速生成,而无需从白噪声生成。 CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型,拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,在 CogVLM 功能的基础上,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),基于对视觉和语言信息之间融合的理解,能实现视觉语言特征的深度融合,是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。
2024-09-01
怎么建设多模态知识库
建设多模态知识库可以参考以下方面: 1. 学习相关知识:例如了解 Vision Transformer 的入门知识及其相关应用,包括 ViT等。 2. 明确多模态任务、训练评测数据集和评测方法,例如 Video Action Recognition 任务、Image Text Retrival 任务、Image Caption 任务、Visual QA 任务、Visual Reasoning 任务、Visual Entailment 任务等。 3. 利用效率工具:有效组织各种文件,通过聊天界面访问存储的信息,与他人轻松共享知识,将有价值的内容从视频和音频中转录出来,创建多语言的知识库。 此外,还可以参考一些相关的知识库文章,如“ChatBot 是怎么炼成的?”等,了解大模型下游应用的研发过程。
2024-08-27
什么是多模态?
多模态是指多种模态信息的融合,包括文本、图像、音频、视频等。多模态技术旨在结合不同模态的信息,以提高计算机系统的理解和处理能力。以下是多模态技术的一些应用场景和优势: 1. 多模态评估:多模态评估可以对模型在不同模态(图像、视频和音频)上的表现进行更详细的评估,以及对模型在图像生成和跨不同模态的信息组合能力方面进行定性示例评估。这些评估可以帮助研究人员和开发者更好地理解模型的性能和局限性,从而进一步改进和优化模型。 2. 多模态交互:多模态交互可以使计算机系统更好地理解和与多种模态进行交互。例如,在聊天应用程序中,用户可以发送文本、图片、语音等多种模态的信息,而计算机系统可以使用多模态技术来理解和处理这些信息,从而提供更加自然和智能的交互体验。 3. 多模态娱乐:多模态娱乐可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验。例如,在虚拟现实和增强现实应用程序中,用户可以通过语音、动作等多种模态与虚拟环境进行交互,从而提供更加身临其境的体验。 4. 多模态内容生成:多模态内容生成可以使用户能够超越聊天界面进行互动。例如,在视频聊天应用程序中,用户可以使用语音和图像等多种模态与对方进行交流,从而提供更加自然和真实的交流体验。 5. 多模态工具使用:多模态可以使计算机系统能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具,例如传统的企业资源计划(ERP)系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。这可以提高计算机系统的灵活性和可扩展性,从而更好地适应不同的应用场景和需求。 总之,多模态技术可以提高计算机系统的理解和处理能力,为用户提供更加自然和智能的交互体验,同时也可以为企业和组织提供更加高效和灵活的解决方案。
2024-06-11
多模态用户体验。
多模态用户体验是指在人工智能领域中,模型能够理解和处理多种不同的模态信息,例如文本、图像、音频和视频等。这种多模态的能力可以为用户提供更加丰富、全面和自然的交互体验。 多模态用户体验的实现需要依赖于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别(ASR)等技术的不断发展和整合。通过将这些技术结合在一起,模型可以更好地理解和处理用户的输入,并根据用户的需求和上下文生成更加个性化和自然的响应。 多模态用户体验的应用场景非常广泛,包括娱乐、教育、医疗、金融等领域。例如,在娱乐领域,多模态用户体验可以为用户提供更加丰富和互动的体验,例如通过语音识别和图像识别技术实现的智能电视和游戏;在教育领域,多模态用户体验可以为学生提供更加生动和有趣的学习体验,例如通过虚拟实验室和交互式模拟器实现的科学实验和工程设计;在医疗领域,多模态用户体验可以为医生和患者提供更加高效和准确的医疗服务,例如通过图像识别和语音识别技术实现的医学影像诊断和语音病历记录。 虽然多模态用户体验具有广阔的应用前景和巨大的商业价值,但是在实现过程中也面临着许多挑战和困难。例如,如何将不同的模态信息整合在一起,如何提高模型的泛化能力和鲁棒性,如何设计更加友好和自然的用户界面等。这些问题需要不断地探索和研究,以实现更加优秀和个性化的多模态用户体验。
2024-06-06
微信机器人回答问题联系上下文
以下是关于微信机器人回答问题联系上下文的相关信息: 对于纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建,有以下疑问解答方式: 1. 查阅官方文档和教程:极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程,可解决大部分问题。 2. 联系技术支持:极简未来平台提供技术支持服务,可联系其技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群:加入相关技术社群,向有经验的用户请教,获取问题解决方案。 4. 在线论坛和社区:在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的帮助和建议。 若担心运维时间长会忘记操作步骤,可采取以下措施: 1. 制作操作手册:将每一步操作记录下来,方便日后查阅。 2. 定期操作:定期登录服务器,进行简单操作和维护,保持熟练度。 3. 视频教程:录制自己的操作视频,日后查看更直观。 4. 自动化脚本:对于常见运维任务,编写自动化脚本简化操作步骤。 DIN 提供的全程白嫖的 AI 大模型微信助手,能解答任何问题,可接入微信或群聊为用户提供自动答疑服务,还能投喂特定知识,成为客服、专业老师或知识备忘录。无需技术知识,小白也能轻松搭建,全程只需复制粘贴,可自定义知识库,满足不同需求,支持多场景应用,如客服、教育、个人知识管理等,全程免费。 张梦飞的超级微信机器人当前能力已接入,但仍有优化点需要调整,比如分段发送、收图发图、无需@等,后续会更新。若遇到问题,可添加其微信获得帮助。
2024-09-02
你在设计大模型语音座舱功能,怎么设计上下文多轮对话的场景,比如否定、指代、延展等
在设计大模型语音座舱功能中的上下文多轮对话场景时,对于否定的情况,需要准确识别用户表达的否定意图,并据此调整后续的回应策略。例如,当用户说“不要这样做”,系统要理解并停止当前可能进行的相关操作。 指代方面,要能够解析用户话语中的各种指代关系,比如“那个东西”“这个方案”等,通过上下文和语境来明确其具体所指。 延展的场景设计则要鼓励用户进一步展开话题,例如当用户提到一个主题后,系统可以通过提问或提供相关信息来引导用户深入阐述,比如“能再多和我讲讲吗?”或者“那您对这方面还有其他的想法吗?”
2024-08-27
Poe上免费可用的模型中,哪一个可接受的上下文最长
Cocos Creator 是一个跨平台的游戏开发工具,它支持开发者使用JavaScript和TypeScript来创建2D和3D游戏。以下是一些学习 Cocos Creator 的基本步骤: 1. 了解基础知识: 学习基本的游戏开发概念,如游戏循环、物理引擎和用户输入。 了解JavaScript或TypeScript的基础知识,因为Cocos Creator主要使用这两种语言。 2. 下载并安装 Cocos Creator: 访问 Cocos Creator 的官方网站并下载最新版本。 安装软件,并确保你的计算机满足所有系统要求。 3. 阅读官方文档: Cocos Creator 官方文档是学习的最佳资源,它详细介绍了如何使用编辑器、创建游戏、编写代码等。 4. 观看教程: 网络上有许多视频教程,这些教程可以帮助你快速入门。 官方也提供了一些入门教程,适合初学者。 5. 创建第一个项目: 按照教程或文档中的指导,创建并运行你的第一个项目。 熟悉项目结构、编辑器界面和基本操作。 6. 学习编辑器功能: 学习如何使用场景编辑器、动画编辑器、粒子系统等。 理解资源管理器、组件系统和脚本编写。 7. 编写代码: 学习如何编写脚本来控制游戏对象的行为。 熟悉Cocos Creator的API和框架。 8. 实践: 通过创建小项目来实践所学知识。 尝试实现不同的游戏机制和功能。 9. 加入社区: 加入Cocos Creator社区,如论坛、QQ群、微信群等。 与其他开发者交流,获取帮助和灵感。 10. 阅读源码: 研究官方示例项目的源代码,了解如何实现特定功能。 11. 持续学习: 游戏开发是一个不断变化的领域,持续学习新技术和最佳实践。 12. 构建项目: 学习如何构建项目,以便在不同的平台上运行,如iOS、Android、Web等。 13. 调试和优化: 学习如何调试代码和优化游戏性能。 14. 发布游戏: 了解如何将游戏发布到不同的平台。 通过这些步骤,你可以逐步建立起对 Cocos Creator 的深入理解,并开始创建自己的游戏项目。记得实践是学习的关键,不断尝试和犯错将帮助你更快地成长。
2024-05-28
OCR文字 识别的软件
以下为您介绍一些与 OCR 文字识别相关的内容: 在“安仔:我用 Coze 免费手搓了一个 24 小时英语陪练,根治了我多年的哑巴英语”中提到使用了 Simple OCR 插件,它能够识别图片中的文字,并返回识别结果,用于读取用户上传图片或文件的文字,并做相应处理。 在移动端图片视觉处理方面,对于试卷拍照去除书写笔迹,有以下详细方法: 1. 图像预处理: 图像去噪:使用高斯滤波、中值滤波等去噪算法去除图像中的噪声。 图像增强:通过直方图均衡化、对比度增强等增强算法提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割: 使用阈值分割、边缘检测和基于区域的分割等算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。 3. 文字检测: 在分割后的图像中,使用基于深度学习的文本检测模型等文字检测算法识别出试卷上的文字区域。 4. 文字识别: 对检测到的文字区域进行文字识别,将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR 技术。 5. 后处理: 根据需求进行后处理,如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练(可选): 如有足够的数据,可以采用机器学习技术训练模型,通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 7. 优化算法:
2024-09-18
给我推荐一些可以识别图片中文字的AI工具
以下为您推荐一些可以识别图片中文字的 AI 工具: 1. PixelLLM Google 的新视觉语言模型:能提供对图片内容的详细描述及每个词汇的具体位置,可识别图片中的物体并精确指出其位置,特别适用于图像和文字紧密结合的任务。相关链接:https://jerryxu.net/PixelLLM/ 、https://arxiv.org/abs/2312.09237 2. EmbedAI:支持使用各种数据源训练 ChatGPT,包括文件、网站、Notion 文档和 YouTube。应用范围广泛,如智能客服、个性化学习助手等。无代码平台,适合非编程背景用户。相关链接:https://thesamur.ai 、https://x.com/xiaohuggg/status/1736336780876742873?s=20
2024-09-12
我需要一个能用于命名实体识别的prompt,针对具体的抽取事例为我提供一个这样的模板,要保证抽取结果的准确性。
以下是一个用于命名实体识别的 Prompt 模板示例: “请从以下文本中准确识别出所有的命名实体,并按照人物、地点、组织、时间等类别进行分类:” 通过这样明确的指令,能够引导模型更有针对性地进行命名实体的抽取,从而提高抽取结果的准确性。
2024-09-08
人脸识别
以下是关于人脸识别的相关信息: 视频模型“可灵”的测试内容包括场景识别(室内和室外)、物体识别(静态和动态)、人物识别(面部、姿态)、动作识别(基本动作)等方面。例如,测试了模型在不同室内环境(办公室、厨房、卧室等)和室外环境(街道、公园、商场等)中的表现,对不同面部特征(不同年龄、性别、种族等)、人物姿态(站立、坐下、躺卧等)和基本动作(走路、跑步、跳跃等)的识别能力。 11 月 24 日的 XiaoHu.AI 日报中提到: DeepFace 是面部识别和分析工具,功能包括面部验证、识别和属性分析,整合多个先进模型,准确率超越人类,支持实时视频分析和外部系统调用。 Comfyui 进行了 SVD Image 2 Video 优化,优化内存占用至 8GB,并提供 workflow 以供在不同显卡上运行。 有泄露的 GPTs 提示大集合,涵盖学术、占卜、医疗咨询等多个应用领域。 PixelDance 是高动态视频生成模型,能通过文本和图片生成复杂场景视频,在连贯性和视频质量方面表现卓越。
2024-09-06
我想从人力经济学角度写一篇智能语音识别技术在护士中的应用的文章,请帮我写一篇写作大纲,字数150字。
以下是为您生成的一篇关于智能语音识别技术在护士中应用的写作大纲,约 150 字: 一、引言 介绍智能语音识别技术的发展及在医疗领域的应用背景。 二、智能语音识别技术概述 技术原理、特点及优势。 三、在护士工作中的应用现状 如护理记录、医嘱执行等方面的应用情况。 四、对护士工作效率的影响 包括节省时间、减少错误等。 五、对护士职业发展的影响 技能要求变化、职业晋升机会等。 六、面临的挑战与对策 如技术准确性、隐私保护等问题及解决办法。 七、结论 总结应用前景及未来发展趋势。
2024-09-04
识别文稿错字的工具
以下是一些识别文稿错字的工具和方法: 飞书文档自带纠错功能。 使用大模型进行纠错,例如可以直接告诉大模型:检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误,指出并改正,重新生成新的文本。但如果用 prompt 纠错,文本量不能太大。 此外,关于其他相关内容: Ideogram 2.0 在生成图像中的文字时,是通过学习大量文字图像及其外观和风格来生成的,可能会出现字体生成错误,可通过再次生成提示、使用编辑器修改等方式纠正。 还有 OpenAI 与 Claude 转换器的相关信息,如语法纠正、机场代码提取、根据心情生成颜色的 CSS 代码等任务的 Prompt 转换。
2024-08-30