JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Глава 13. Резюме, заключительные слова и дальнейшие источники информации
535
z
z
Отображение текста в вектор.
•
Сортировка сообщений электронной почты
(E­mail sorter) — отображение со­
держимого сообщения электронной почты в универсальные или задаваемые 
пользователем метки (например, «работа», «семья» или «спам»).
•
Оценка грамматики
(Grammar scorer) — отображение сочинений студентов 
в оценки правильности грамматики.
•
Сортировка больных
(Speech­based medical triaging) — на основании жалоб 
пациента рекомендация, в какое отделение больницы ему следует обратиться.
z
z
Отображение текста в текст.
•
Рекомендации ответных сообщений
(Reply­message suggestion) — отображение 
сообщений электронной почты в множество возможных ответных сообщений.
•
Формирование предметно-ориентированных ответов на вопросы
(Domain­
specific question answering) — отображение вопросов пользователя в тексты 
автоматических ответов.
•
Автоматическое реферирование
(Summarization) — отображение длинной 
статьи в короткое резюме.
z
z
Отображение изображений в текст.
•
Автоматическая генерация замещающего текста
(Automated alt­text genera­
tion) — генерация по входному изображению короткого фрагмента текста, 
отражающего саму сущность содержимого этого изображения.
•
Виртуальный поводырь для слабовидящих
(Mobility aids for the visually impai­
red) — отображение изображений окружающей обстановки внутри или вне 
здания в голосовые инструкции и предупреждения относительно возможных 
опасностей (например, местоположение выходов и различных препятствий).
z
z
Отображение изображений в изображения.
•
Повышение разрешения изображений
(Image super­resolution) — отображение 
изображений в низком разрешении в изображения в более высоком.
•
Восстановление трехмерных изображений
(Image­based 3D reconstruction) — 
отображение обычных изображений в изображения того же объекта, но 
с другого ракурса.
z
z
Отображение изображений и данных временных рядов в вектор.
•
Виртуальный помощник доктора для различных типов входных данных
(Doctor’s 
multimodal assistant) — отображение медицинских снимков пациентов (напри­
мер, МРТ) и истории показателей жизнедеятельности (артериальное давление, 
частота сердечных сокращений и т. д.) в прогноз результатов лечения.
z
z
Отображение изображения и текста в текст.
•
Формирование ответов на вопросы на основе изображений
(Image­based 
question answering) — отображение изображения и относящегося к нему во­
проса (например, изображения подержанного автомобиля и вопроса о его 
марке и годе выпуска) в ответ.

---

536