使用NLP具有深度学习的智能标记

使用自然语言处理(NLP)技术,用于丰富物业信息,不仅有助于增加不同的财产标签的覆盖,同时保持高精度,而且有助于提高消费者体验。努力在搜索页面上改进上市过滤器的覆盖范围,我们开发了内部模型,解析了列出的描述以生成标签,例如属性是否具有车库,地下室,私人池等。我们构建了多级分类模型使用转移学习技术和最先进的预训练的变压器模型,例如BERT and DistilBERT.

在这个博客文章中,我们将讨论我们的端到端解决方案Smart Tags从想法到生活。我们首先介绍处理管道,提供整个过程/路线图的高级视图,然后我们深入进入特定部分,了解有关该方法的更多细节。

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房地产图片标签使用Pytorch转移学习

房地产图片标记是既有基本用例之一,两者都丰富了物业信息,增强了消费者体验。图像标记器不仅自动化验证列表图像的过程,还可以组织图像以获取有效的列表表示。 

努力通过以照片为中心的方法来增强Realtor.com消费者体验,我们培训并开发了一个内部列表图像标记,可以将列表图像标记为16个不同的类别。作为高级图像标记计划的第一次迭代,该扩展图像标记器用于多类图像分类的目的使用最先进的传输学习技术。 

在此帖子中,我们将讨论图像标记的端到端解决方案从IDeation阶段到最终用户应用程序。我们首先介绍处理管道,提供整个过程和路线图的高级视图,然后我们深入进入特定部分以获取更详细的方法和细节。

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操作通知

正如我们开始我们的1.2租赁应用程序的计划,其中包括上传自己的上市照片的能力,它变得非常清楚; “我们如何与用户的轻松和学习行为竞争,只需打开他们喜欢的相机应用程序”。他们有我们的应用程序开放寻找方向,“这是它?”片刻。我们如何让它们保持应用程序打开,并让他们知道除了作为搜索工具之外,它也是一个实用程序,可以帮助他们随时捕获照片和笔记。

A'Ha!当您靠近您喜欢的房产时,通知如何?周围有很多思想和讨论,我们应该如何做到。首先,我们应该开始使用,在应用程序关闭时推出通知(即,您正在驾驶并在您附近靠近您的列表时收到通知)。这是我们首选的方法最初。它需要更少的用户互动,我们所有的思想都在这样做。当我们开始讨论它更深时,我们想到了几个原因,为什么这可能不是门出门的最佳方式。首先是对用户的电池寿命会做些什么?如果它始终运行(甚至低保真GPS乒乓),它会粉碎用户的电池吗?

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