第三、电商的短文本懂得

京东端到端的通用字符串辨认体系

如图所示，经由过程CNN model获得图片的特点与基于大年夜范围语料数据练习轮回神经收集（LSTM）的通用说话模型相结合，再经由过程基于时序分类（CTC）输出。端到端的文本检测与辨认算法克服了传统OCR鲁棒性不足的问题，即使对于京东网站上各类紧缩掉真和版脸复杂的图片，也能有很好的文字辨认效不雅。

今朝， OCR辨认体系天天可以主动辨认出数千个价格不一致的信息。同时，图片文字辨认出的语句经由过程文本合规后，能主动发明包含犯禁语义的图片。

第二、图文不一致体验

属性间的不一致对上层体系影响巨大年夜，搜刮、推荐调用缺点数据，结不雅也会随之缺点。例如，一张图片中女Model提着红色手包，穿戴白色上衣，蓝色裤子，这种图片直接辨认不克不及分别获得三个主体的色彩分类。

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本文标题：京东郑志彤：如何利用机器学习优化数亿条商品数据

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