1.推荐系统(RS)
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用户画像:根据用户的信息(如地区、性别、年龄、收藏、关注......)进行分析,构建用户画像,对用户进行分类;
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行为分析:将用户的显形行为数据(如互动点赞、收藏、评论等)和隐形行为数据(如观看时长、观看次数等)结合在一起,对用户行为进行分析,判断用户的兴趣喜好;
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视频推荐:基于用户和视频标签,运用推荐算法推荐下一条视频。比如,用户A和用户B相似,则将用户A(或B)喜欢的短视频推荐给对方;用户A喜欢搞笑短视频,则为其推荐类似的作品;
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兴趣电商:抖音最早提出“兴趣电商”的口号,主打为用户推荐感兴趣的商品
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可能认识的人:为用户推荐可能认识的朋友
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猜你想搜:搜索框「猜你想搜」功能
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评论区智能搜索:方便用户直接点击搜索大部分评论关注的问题
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2.计算机视觉(CV)
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人脸检测:美颜、AR造型、换脸等特效
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人脸识别:刷脸支付、刷脸实名认证
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内容识别:逐帧识别图片或视频中出现的内容,更好的理解视频信息,为视频添加标签,更好的推荐;
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内容审核:视频/图片审核,识别视频中是否有违法违禁内容
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商品识别:扫一扫物品图片,自动识别商城同款商品
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穿搭识别:穿搭博主的视频自动识别服装种类
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3.自然语言处理(NLP)
3.1自然语言理解(NLU)
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内容审核:判断语音等文本是否有违法违禁信息或不当言论;
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文本分析:情感分析,判断评论的情感倾向(积极、消极),对于消极评论进行折叠隐藏;
3.2自然语言生成(NLG)
- 客服助手:自动回复问题
4.语音信号处理(SSP/Audio)
4.1语音识别(ASR)
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识别视频内容:识别视频中的语音,转换成文本内容,用于后续的审核和视频分析;
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智能字幕:自动识别视频语音,添加视频字幕;
4.2语音合成(TTS)
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视频配音:文字生成各种配音
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声音变声:对视频中的声音进行变声处理
5.大模型(LLM)
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机器翻译:智能翻译外文字幕
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生成文案:自动生成视频文案
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智能客服:商城智能问答客服机器人
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