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业界|32篇论文、7大事业群,这是腾讯在斯德哥尔摩的AI…

网络此前曾报道过大数据公司“Palantir”,这家估值200亿美元的公司也引来国内诸多初创企业对标, ImageQ正是其中之一。它是武汉烽火科技集团内部孵化的项目,定位做互联网大数据语义分析应用的平台,可以实时抓取微信、微博等全渠道数据,再结合政府、运营商等第三方数据,根据知识图谱,将其中的中文数据进行智能语义分析,应用于不同的行业中。

目前ImageQ的业务主要应用在4种场景下:1、舆情监控;2、商情监控;3、媒体热点追踪;4、人工智能报告。舆情监控服务主要是面向政府,ImageQ 通过分析抓取数据并做出“正面、疑似正面、中立、负面、疑似负面”的数量反馈,来辅助政府、企业依据舆情做出相应调整。目前ImageQ分析识别的是文字信息,对于图片则也是转化成文字来处理,至于视频识别之后也会提上日程。商情监控则是针对企业,ImageQ可以结合全网数据和工商数据帮企业分析竞品及市场的动态。

比如说,周黑鸭与绝味、久久鸭脖等等竞品趋势对比状况如何?此外,还能够根据一定算法计算出企业的品牌指数。同时,ImageQ的能力还可以输出到媒体行业,帮助其监控预测可能成为‘爆点’的内容,尤其是微信、微博等碎片化渠道。网络此前报道过将传媒内容和大数据技术结合的“热巢”,两者业务有类似之处。并且,ImageQ还可以将上面的分析生成智能报告,用户可以自定义搜索添加需要的舆情信息作为报告素材,并将数据以可视化图表的方式呈现,再辅以人工加观点的形式,能在一定程度上简化用户进行信息抓取、挖掘和可视化包装的流程。

此外,平台能帮助广告主监控直播传播效果,以规避直播平台的作弊行为。但赛道上类似的公司已不在少数,问及ImageQ的优势,其CEO金俏强调,首先,从数据来源的角度来说,ImageQ背靠有央企属性的武汉烽火科技集团,可以拿到政府、运营商的数据。再者,在技术上ImageQ拥有自主知识产权的NLP语义分析技术,其大致流程是基于大数据词库辅以行业语料库,通过关联学习、知识图谱以及相似度计算等方法实现智能语义分析,进行情感判断。她表示,在特定场景下的正负面情感分析准确度达到80%-90%,经过行业数据标注学习后准确率可达90%-95%。

此外,由于同一个词语在不用行业的中表达的意思不一样,所以需要建立行业知识图谱来对机器进行训练,可是完善这个图谱不是易事,Google、IBM都铺了大量人力、时间在做,那么创业公司怎样去做?对此,金俏表示,首先他们瞄准政府等几个特定的行业,这样图谱的范围就可以缩小,另外他们采取人机结合的方式,可以通过政府的舆情专家、人工打标签和一些学生采集员来进行修正完成。据了解,ImageQ团队目前80多人,其中技术专家团队有70多人,平均学历硕士以上。此外,公司正在进行A融资,未来计划5年内独立上市,迄今公司处于‘保本状态’,金俏表示希望有更多资本介入以扩充技术团队占领市场。微软机器学习项目ProjectOxford推出说话人与视频识别API预览版。

据微软技术博客消息,继开放图像、人脸、语音、文字识别API预览版之后,微软研究院的机器学习项目ProjectOxford刚刚又开放了说话人、表情与视频识别API。机器学习是巨头近年来的竞争热点。这种竞争体现在了开源上面,今年以来Facebook、Google、微软、IBM等均先后开源了自己的机器学习系统。开源当然可以造福开发者,但是这背后也有巨头想打造自身生态体系和吸引人才的动机。

不过,这种开源吸引的是专业开发者,为了壮大生态体系,技术公司还需要靠易用的API和有趣的应用吸引应用开发者和用户。比方说今年风靡全球的How-Old.net传图猜年龄的应用就很有趣,吸引了许多媒体关注和用户参与。微软今年在Build2015大会发布的ProjectOxford就是一个面向应用开发者的机器学习开源项目,它提供了一系列的文字、图像、语音、视频识别的API与SDK,里面使用的模型都是通过微软现有其它产品中使用的深度学习和机器学习技术训练得到的,开发者可以很方便地将功能植入到自己的应用里面。