竞技世界-李慧-跨越感知界限的多模态数据分析与应用.pdf

1、跨越感知界限的多模态数据分析与应用跨越感知界限的多模态数据分析与应用李李慧慧主要研究领域涵盖：用户增长因果推断数据预测自然语言处理知识图谱精细化运营分析计算传播分析直播与短视频分析讲师简介讲师简介请插入您的照片目录目录浅谈多模态数据一、多模态数据的分析与应用二、能力复用与思考三、Part1Part1 浅谈多模态数据 多模态数据的演变过程多模态数据多模态数据跨越感知界限的探索跨越感知界限的探索2.跨模态合成阶段将不同模态的数据进行组合和合成将文字与图片结合创建漫画或插图将音频与图像结合创建视频等1.单一模态数据阶段数据主要以单一模态存在每种模态的数据都是独立的4.多模态数据时代不同模态的数据可以

2、无缝地集成和处理更深入的理解和利用数据3.多模态融合阶段人工智能和机器学习技术的进步从不同模态的数据中提取并融合有用的信息 多模态数据的定义指包含多种感知模式（文本、图像、音频、视频等）的数据集合在多模态数据中，不同感知模式之间存在交互和关联，提供了丰富的信息来源多模态数据多模态数据跨越感知界限的探索跨越感知界限的探索123影 像影 像视觉感知故事情节、角色动作字 幕字 幕文字信息理解对话内容音 频音 频听觉体验对话、背景音乐等 多模态数据的研究意义多模态数据多模态数据跨越感知界限的探索跨越感知界限的探索提供更全面且准确的信息通过同时利用文本、图像、声音等多种模态，可以获取更丰富的上下文信息，

3、从而改善对数据的理解和处理，挖掘出更精准、有价值的信息改善任务效果与性能整合和融合不同感知模式的信息，可以提供更多的数据维度来支持机器学习、计算机视觉、自然语言处理等任务，并提高其性能拓宽数据研究的边界多模态数据的研究可以帮助克服单一模态数据的局限性，突破传统的边界，引入更复杂、多样的数据特征和信息Part2Part2 多模态数据的分析与应用业务简介业务简介JJ斗地主曙光英雄JJ麻将分析及应用分析及应用 1 1关键词提取关键词提取提炼核心信息，直观展示文本数据的特征和重点应用案例：评论及弹幕区关键词的词云展示文本数据预处理分词同义词替换例如”的“，”了“等词性标注构建短语去除特殊字符、补充专有

4、名词基于规则、机器学习算法英文nltk+中文jieba词频统计绘制词云图基于词性标注信息和规则来构建短语举例：这个苹果很好吃分词结果：这个,苹果,很,好吃词性标注结果：代词,名词,副词,形容词短语组合：将 苹果 和 很好吃 组合成短语 苹果很好吃停用词过滤分析及应用分析及应用 2 2主题检测主题检测帮助理解文本数据集中隐藏的结构和内容，发现和识别不同主题的存在应用案例：抖音直播间内活跃用户的话题检测文本数据预处理分词同义词替换停用词过滤TF-IDF向量化相似度计算聚类可视化词频-逆文档频率值衡量重要性和区分度高频词语低权重稀有词语高权重分析及应用分析及应用 3 3情感倾向分析情感倾向分析识别和

5、理解信息中传递的情感倾向应用案例：用户评论的语义情感评分文本数据预处理利用同义词、反义词、程度副词权重等方式进行文本增强特征提取集成学习思想基于TF-IDF、词频、n-gram的文本特征提取方法，调整建模的输入将多个算法的输出进行综合，提高分类准确率算法模型词典匹配算法机器学习算法：朴素贝叶斯、SVM、决策树等深度学习算法：循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）大模型分析及应用分析及应用 4 4巡场巡场AIAI精准识别辱骂或带节奏等具有明显情绪导向的用户群体，净化网络环境应用案例：游戏内对局辱骂识别巡场AI战斗服务器战斗服务器战斗服务器.LLM识别层召回层聊天数据对大量聊天数据请求进行

6、过滤尽可能多的覆盖辱骂语句尽可能少的LLM识别请求量提高召回率独立运行、独立优化接收召回层发送的语句识别请求识别聊天数据中的辱骂语句提高准确率分析及应用分析及应用 5 5信息摘要生成信息摘要生成消除信息过载，降低文本的复杂性，快速了解信息中的核心内容应用案例：热门短视频下用户评论内容的信息提取文本数据预处理分词同义词替换停用词过滤构建关联图计算T extRank值排序摘要关键词语法分析关键词串联摘要生成捕捉关键词上下文信息基于图模型的无监督算法选择具有高权重和重要性的词语分析