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2024年12月,第23屆 USENIX 文件與存儲技術(shù)會議(FAST: 23rd USENIX Conference on File and Storage Technologies)公布了論文錄用名單,華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新Lab參與研究的論文《IMPRESS: An Importance-informed Multi-tier Prefix KV Storage System for Large Language Model Inference》被主會接收。
華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新Lab通過黃大年茶思屋發(fā)布一個關(guān)于大模型推理高效解碼領(lǐng)域的難題--《無需侵入式改動與小模型輔助的LLM長文本生成高效解碼技術(shù)》,核心訴求為:提出更高效的解碼方法,在不需要改變模型結(jié)構(gòu)、小模型額外輔助、額外訓(xùn)練的情況下,支持大batch推理。
2024年12月10日,人工智能國際頂級會議AAAI 2025公布了錄用論文結(jié)果。華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新Lab參與的研究論文《Multi-branch Self-Drafting for LLM Inference Acceleration》被AAAI主會議接收。這項成果展現(xiàn)了華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新lab在AI系統(tǒng)研究中的最新進(jìn)展和技術(shù)創(chuàng)新。
2024年12月3日,華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新Lab參與的研究論文《OPT-Tree: Speculative Decoding with Adaptive Draft Tree Structure》被TACL期刊接收。TACL(Transactions of the Association for Computational Linguistics)是由ACL贊助、MIT出版社出版的NLP期刊,其接受有關(guān)NLP任意子領(lǐng)域的投稿。TACL在NLP領(lǐng)域有良好的聲譽(yù)和影響力,是NLP領(lǐng)域公認(rèn)的頂級期刊,屬于SCI 1區(qū)。
2024年7月16日,多媒體領(lǐng)域頂級國際會議ACM International Conference on Multimedia (ACM MM) 公布了論文錄用名單,華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新Lab參與研究的論文《SegTalker: Segmentation-based Talking Face Generation with Mask-guided Local Editing》被主會接收。ACM MM是計算機(jī)圖形學(xué)與多媒體領(lǐng)域的頂級國際會議,被中國計算機(jī)學(xué)會推薦為A類學(xué)術(shù)會議。ACM MM 2024將于2024年10月28日至11月1日在澳大利亞墨爾本召開。
華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新Lab論文Poisoner被國際頂級會議ACM MM錄用
2024年5月16日,自然語言處理國際頂級會議ACL 2024公布了錄用論文結(jié)果。華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新Lab參與的研究論文《Uni-Dubbing: Zero-Shot Speech Synthesis from Visual Articulation》被ACL主會議接收。ACL是自然語言處理領(lǐng)域最受關(guān)注的國際學(xué)術(shù)會議之一,屬于CCF A類,對發(fā)表的文章有著嚴(yán)格的評審標(biāo)準(zhǔn),以確保所發(fā)表的研究成果具有較高的學(xué)術(shù)價值、原創(chuàng)性和影響力。ACL 2024 將于2024年8月11日至16日在泰國曼谷召開。
華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新Lab在阿拉伯語AI應(yīng)用領(lǐng)域的研究工作《A Survey on Arabic Named Entity Recognition: Past, Recent Advances, and Future Trends》被CCF A類國際頂級期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE)錄用。
華為與清華大學(xué)道元班聯(lián)合培養(yǎng)的實習(xí)生楊思程在華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新Lab實習(xí)期間參與語音驅(qū)動數(shù)字人肢體動作生成研究,表現(xiàn)突出,榮獲創(chuàng)新新星獎。
2023年2月28日,人工智能領(lǐng)域國際頂級學(xué)術(shù)會議IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR) 公布論文名單,華為云AI系統(tǒng)創(chuàng)新Lab聯(lián)合2012諾亞方舟實驗室參與研究的論文《Co-speech Gesture Synthesis by Reinforcement Learning with Contrastive Pre-trained Rewards》通過層層審核后被接收。
2022年11月19日,人工智能領(lǐng)域國際頂級學(xué)術(shù)會議AAAI2023(AAAI Conference on Artificial Intelligence)公布論文入選名單。今年的AAAI大會共收到了8777篇投稿,最終錄取1721篇,整理錄取率為19.6%,整體錄用流程十分嚴(yán)格。來自華為云語音語義創(chuàng)新Lab多名研究者參與研究的信息抽取論文《Distantly-Supervised Named Entity Recognition with Adaptive Teacher Learning and Fine-grained Student Ensemble》被大會接收。
近日,在全國最具影響力、規(guī)模最大的NLP會議中國計算語言學(xué)大會CCL-2022上,華為云語音語義創(chuàng)新Lab和蘇州大學(xué)組成的聯(lián)合團(tuán)隊在“中文抽象語義表示解析”評測任務(wù)中獲得第一名的佳績。
近期,多模態(tài)頂會ACM MM 2022放榜。本次大會共收到2473篇論文投稿,最終690篇論文錄用到主會,錄用率為27.9%。在本次大會中,華為云語音語義創(chuàng)新Lab共有2項研究成果被錄取。研究方向主要包括:多模態(tài)視頻語言定位、歌聲合成等領(lǐng)域。本文將會概要介紹各項成果。
2022年5月7日至13日,人工智能語音領(lǐng)域國際頂級學(xué)術(shù)會議IEEE ICASSP 2022(2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)在線上召開,華為云語音語義創(chuàng)新Lab聯(lián)合2012先進(jìn)計算與存儲Lab類腦計算團(tuán)隊,攜層層審核后被接收的語音驅(qū)動虛擬說話人的論文《Meta Talk: Learning to Data-Efficiently Generate Audio-Driven Lip-Synchronized Talking Face with High Definition》參會。 IEEE ICASSP是語音處理及其應(yīng)用領(lǐng)域的頂級會議,錄用十分嚴(yán)格,今年的IEEE ICASSP投稿ID突破9000,根據(jù)官方結(jié)果,最終中稿1800篇被接收。
2022年4月21日,人工智能領(lǐng)域國際頂級學(xué)術(shù)會議IJCAI 2022(THE 31ST INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE)公布論文入選名單,華為云語音語義創(chuàng)新Lab聯(lián)合蘇州大學(xué)的研究者們撰寫的信息抽取論文《Efficient Document-level Event Extraction via Pseudo-Trigger-aware Pruned Complete Graph》通過層層審核后被接收。 IJCAI是人工智能的頂級會議,錄用十分嚴(yán)格,根據(jù)官方評選結(jié)果,今年的IJCAI僅有15%的投稿論文被接收。
2022年4月7日,自然語言處理領(lǐng)域國際頂級學(xué)術(shù)會議NAACL 2022(The North American Chapter of the Association for Computational Linguistics)公布論文入選名單,由華為云語音語義創(chuàng)新Lab多名研究者撰寫的信息抽取論文《Delving Deep into Regularity: A Simple but Effective Method for Chinese Named Entity Recognition》被NAACL 2022 Findings接收,這代表著中文命名實體識別的最優(yōu)結(jié)果 (SOTA) 被進(jìn)一步刷新,更準(zhǔn)確有效的實體識別將推動下游自然語言處理任務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展。
基于在自然語言理解和阿拉伯語NLP的沉淀,華為云語音語義創(chuàng)新Lab聯(lián)合華為諾亞實驗室,共同構(gòu)建了阿拉伯語預(yù)訓(xùn)練語言模型JABER和SABER。在業(yè)內(nèi)權(quán)威的阿拉伯語預(yù)訓(xùn)練語言模型榜單ALUE中,SABER與JABER分獲第一名和第二名的成績。
日前,華為云在NL2SQL領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展?;谠谧匀徽Z言處理領(lǐng)域的深厚積累,華為云語音語義創(chuàng)新 Lab 聯(lián)合華為泊松實驗室在CSpider榜單上榮登榜首,在主辦方給出的驗證集和測試集上均達(dá)到第一,其中驗證集比第二名高4.8%,測試集比第二名高1.9%。
在自然語言處理領(lǐng)域國際頂級會議EMNLP 2021與CoNLL 2021中,華為云語音語義創(chuàng)新Lab共有4項研究成果被錄用。研究方向主要包括:視頻語言定位,句法分析、詞法分析等。
最近,在多模態(tài)領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)會議ACM MM 2021中,華為云語音語義創(chuàng)新Lab在人臉攻防與TTS聲碼器方向的2項研究成果被接收。
近期,自然語言處理頂會ACL-IJCNLP 2021放榜,華為云語音語義創(chuàng)新Lab共有4項研究成果被接收,涉及詞法句法分析、關(guān)系抽取、醫(yī)療文本分析和文本生成等諸多領(lǐng)域。
近日,在2021信息檢索頂級學(xué)術(shù)會議中,經(jīng)過會議評委嚴(yán)格審稿,華為云語音語義創(chuàng)新Lab的文本生成工作被大會接收。
最近,國際計算機(jī)視覺與模式識別會議CVPR 接收結(jié)果出爐。來自華為云語音語義創(chuàng)新Lab的多模態(tài)方向的工作《Context-aware Biaffine Localizing Network for Temporal Sentence Grounding》,在激烈的競爭下,突出重圍,被大會接收。
近日,在人工智能旗艦學(xué)術(shù)會議2020全國知識圖譜與語義計算大會(CCKS)上,華為云語音語義創(chuàng)新Lab與蘇州大學(xué)組成的聯(lián)合團(tuán)隊在“面向金融領(lǐng)域的篇章級事件主體與要素抽取”評測任務(wù)中獲得第一名的佳績。
近日,在多模態(tài)頂級學(xué)術(shù)會議 ACM MM 2020中,華為云語音語義創(chuàng)新Lab有5項多模態(tài)相關(guān)工作經(jīng)過層層評選,被大會接收。
隨著疫情的發(fā)展,研究人員迫切需要能夠系統(tǒng)梳理和整合新型冠狀病毒的相關(guān)知識,加速對新冠病毒的機(jī)制研究和抗病毒藥物研發(fā)。例如,新冠病毒所屬的病毒族系是什么,新冠病毒的重要屬性有哪些,抗病毒藥物與病毒靶點之間的關(guān)系是什么,以及病毒親緣關(guān)系等。這些知識存在于眾多的知識庫或者最新發(fā)表的文獻(xiàn)中,很難被科研人員系統(tǒng)的檢索和使用。
疫情期間,華為云聯(lián)合一知智能免費向各界提供智能語音疫情回訪系統(tǒng),并得到了運(yùn)營商深度支持,為智能語音疫情回訪系統(tǒng)新開辟了疫情專線,以實現(xiàn)高可信度和高接通率的電話回訪。在時間上,最快當(dāng)日即可上線所屬單位系統(tǒng),開始民眾通知和回訪的撥打工作。
近日,在美國休斯敦閉幕的第13屆網(wǎng)絡(luò)搜索與數(shù)據(jù)挖掘國際會議(WSDM 2020)上,華為云語音語義創(chuàng)新Lab帶領(lǐng)四所高校學(xué)生組成的聯(lián)合團(tuán)隊摘得WSDM Cup大賽2020“論文引用意圖識別任務(wù)”金牌。
近日,華為云語音語義創(chuàng)新Lab在文本情感分析領(lǐng)域取得進(jìn)展,基于自然語言處理領(lǐng)域領(lǐng)先的技術(shù)積累,在CCF大數(shù)據(jù)與計算智能大賽(CCF Big Data & Computing Intelligence Contest,簡稱CCF BDCI)獲得金融實體級情感分析大賽冠軍。
近日,華為云語音語義創(chuàng)新Lab在論文匹配檢索領(lǐng)域取得進(jìn)展,基于自然語言處理領(lǐng)域的領(lǐng)先技術(shù)積累,在DigSci科學(xué)數(shù)據(jù)挖掘大賽上奪冠,精準(zhǔn)率超過第二名5個百分點。
近日,在CCKS 2020的篇章事件要素抽取比賽中,華為云語音語義創(chuàng)新Lab與蘇州大學(xué)與蘇州大學(xué)組成的聯(lián)合團(tuán)隊在“面向金融領(lǐng)域的篇章級事件主體與要素抽取”評測任務(wù)中獲得第一名的佳績。本文將詳細(xì)介紹本次獲獎的解決方案。
近日,在美國休斯敦閉幕的第13屆網(wǎng)絡(luò)搜索與數(shù)據(jù)挖掘國際會議(WSDM 2020)上,華為云語音語義創(chuàng)新Lab帶領(lǐng)來自華南理工大學(xué)、華中科技大學(xué)、江南大學(xué)、武漢大學(xué)學(xué)生組成的聯(lián)合團(tuán)隊,摘得WSDM Cup 2020大賽“論文引用意圖識別任務(wù)”金牌(Gold Medal)。本文將詳細(xì)介紹本次獲獎的解決方案。
智能質(zhì)檢(Speech Analytics)使用自然語言算法和預(yù)定義規(guī)則,分析呼叫中心場景下客服坐席人員與客戶的對話,實現(xiàn)全量質(zhì)量檢查,提高坐席效率和客戶滿意度。
文本情感分析在社交媒體、輿情監(jiān)測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,如商品評價正負(fù)面的分析、公司網(wǎng)絡(luò)評價正負(fù)面的監(jiān)測等。本文主要介紹了文本情感分析的主要任務(wù),包括詞級別的情感分析、句子級情感分析以及屬性級情感分析等任務(wù)的介紹,同時介紹了華為云在這三個任務(wù)上的一些進(jìn)展。用戶可以直接在EI體驗空間小程序體驗這些功能。
1. 最早拿閱讀理解模型做關(guān)系抽取Zero-Shot Relation Extraction via Reading Comprehension基本框架:給定一個實體s以及一個候選關(guān)系e,從文本t中抽取出e(s, ?)所對應(yīng)的關(guān)系(沒有的話輸出None)。模型概況: 1)候選問題生成:給定實體s和關(guān)系e,根據(jù)問題模板生成問題q: 2)使用生成的問題q,在給定的句子t中抽取...
基本概念: 為什么:文字是人類傳遞信息的最大的載體,文字存在于各個角落,如互聯(lián)網(wǎng)、法律文書、聊天記錄、社交媒體、案件記錄、短息、郵件等等。如何從海量文本中挖掘出有價值的信息?如自動識別某些類別的信息等。 是什么:文本分類從給定的標(biāo)簽集合中自動地給文本打標(biāo)簽,其應(yīng)用非常廣泛,比如郵件自動回復(fù)等。
本文章主體基于PilgrimHui的《論文筆記:語音情感識別(二)聲譜圖+CRNN》,在原來基礎(chǔ)上,補(bǔ)充了數(shù)據(jù)處理部分以及論文方法的一些細(xì)節(jié),歡迎語音情感分析領(lǐng)域的同學(xué)一起討論。
本文章主體基于PilgrimHui的論文筆記:《語音情感識別(三)手工特征+CRNN》,在原來基礎(chǔ)上,補(bǔ)充了數(shù)據(jù)處理部分以及論文方法的一些細(xì)節(jié),歡迎語音情感分析領(lǐng)域的同學(xué)一起討論。
隨著AI技術(shù)的發(fā)展和普及,當(dāng)今社會已經(jīng)進(jìn)入了智能化時代。與以往不同的是,在這一波浪潮中,企業(yè)不僅是向數(shù)字化轉(zhuǎn)型,更是向知識化轉(zhuǎn)型。那么,如何助力企業(yè)破解智能化知識挖掘和管理難題,實現(xiàn)知識化轉(zhuǎn)型?
本論文筆記介紹了一種自然語言處理領(lǐng)域的對抗樣本生成方法,用于攻擊已經(jīng)訓(xùn)練好的模型?;谠摲椒ㄉ傻膶箻颖荆梢燥@著降低模型(如BERT,LSTM等)的效果。同時,加入生成的對抗樣本重新訓(xùn)練模型,可以顯著提高模型的魯棒性和泛化能力。該方法可以作為一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法,比較實用。
華為云對話機(jī)器人服務(wù)(CBS)中的技能平臺新增通過調(diào)用函數(shù)回復(fù)方式完成技能配置,用戶可通過配置后臺函數(shù),快速實現(xiàn)對話機(jī)器人與技能的結(jié)合。通過配置查天氣功能示例,簡單介紹技能平臺的使用方法。
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