基于非结构化数据使用 TENN 进行颜色配方推荐的研究
人工智能
2024-08-20 v1
摘要
近来，基于大语言模型的服务和商业模式，如 OpenAI ChatGPT、Google BARD 和 Microsoft Copilot，已经出现，利用深度学习进行自然语言处理的应用正在增加，这是自然语言预处理方法之一。通过分词转换为机器语言以及处理非结构化数据的情况正在增多。尽管能够理解和应用人类语言的算法日益复杂，但在仍然主要处理标准化数据的行业中，将其应用于依赖人类情感和感官的过程是困难的。特别是在诸如喷漆和注塑成型等亮度、饱和度和颜色信息至关重要的过程中，除大型企业外，大多数中小型公司都依赖配色师的隐性知识和感知，甚至客户公司也常常提出非标准化的要求。在本文中，我们提出了 TENN，用于基于带有情感自然语言的非结构化数据推断颜色配方，并对其进行了演示。
引用
@article{arxiv.2408.09094,
title = {Research on color recipe recommendation based on unstructured data using TENN},
author = {Seongsu Jhang and Donghwi Yoo and Jaeyong Kown},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.09094},
year = {2024}
}