QQ音乐昵称
1、当然，扑通社区也正是基于这种现实需求衍生而来的。从基于共同爱好、互动交流、追星一体化三个点，就可以感觉到它与年轻用户毫无违和感的密切联系。
2、Oh~~~~
3、管理学硕士
4、据雷帝网此前报道，腾讯音乐已于2016年下半年开始实现全面盈利，2017年净利润超过16亿，2018年预计净利润还会翻番。最新数据显示，QQ音乐付费绿钻用户累计超过2亿。
5、只有战死沙场才算落叶归根(QQ音乐昵称)。
6、我觉得你不配时你就得跟我对峙eh
7、古巴、老爷车、Salsa舞，周杰伦这首新歌充满了拉丁风情，首日发行便以213万的超强人气当仁不让成为今年新歌最高首日成绩。而发行17天后，这首歌依旧稳居新歌榜第二名，这种强悍成绩，只有周杰伦能创造。(QQ音乐昵称)。
8、「华媒媒」往期精彩文章推荐(直接点击蓝色标题)
9、我们通过主动学习迭代提升标签质量，同时构造弱监督数据去扩充训练数据量。首先我们根据用户的点击后验来构建一份质量不是很高的训练数据，再通过我们预制的一些规则模板对它进行校正，以及对一些明显有问题的label进行校正，得到一份可以用于训练模型的数据0。然后通过训练数据0，我们做一个交叉验证，从中来筛选出一些低置信度、模型不是很确定的数据，对这些数据进行重标。通过这样的方式，我们使用模型自动筛选出可能有问题的数据，减少人力标注的数量，得到一份经过清洗后的训练数据0。我们再去用训练数据0训练模型，利用这版模型去预测一些未标注数据，把这些外边数据作为一个弱监督的数据，将其加入到原始的实验数据中，从而构建了一个闭环的迭代过程，经过迭代后，模型训练数据的数量和质量上都有提升。
10、V2版
11、扑通社区的出现，让我们看到了未来在线音乐产品的一个重要发展方向，由此，一个以音乐为原点的更加年轻的新社区时代或将来临。
12、12年的使用时间
13、①离线模块
14、面对强大的对手但你却没有队友站在你背后
15、虾米音乐：
16、给我来一个东方红谢谢
17、网易科技称，继从腾讯音乐获得环球、华纳、索尼等全球三大唱片公司，以及王菲、王力宏等歌手曲库的转授权后，网易云音乐此次又获得腾讯音乐独家代理的简单快乐、梦想当然、灿星文化、种子音乐、华谊音乐、韩国CUBE娱乐等厂牌资源，以及苏打绿、光良、汪峰等热门歌手曲库。
18、忧伤音乐旋律你是否会回头
19、2018年后，随着Bert的兴起，基于大规模预训练语言模型的方法成为了趋势，这类方法主要特点是，将浅层的文本抽取器、特征提取器，改成Bert这样的大规模训练语言模型，从而获取质量更高的embedding去优化下游的任务。此外在这类方法的基础上还会有一些相关的优化，比如说ACL2020的FLAT，基于transformer序列全连接的结构，实现外部词典信息的引入。目前这类方法是学术界的一个研究重点，我们是在音乐文本的命名实体识别上采用了这类的解决方案，并针对场景进行了一些优化。
20、但决不要落在时代的后面
21、在构建特征后，我们采用了传统分类模型xgboost进行尝试，最终整体的precision为0.8勉强达到了可用的水平，但是recall仅有0.8没有达到可用的水平。这一版模型的主要意义就是我们通过传统的特征工程选出了一些对于NER具有帮助的特征，但我们没有显示地去引入候选的上下文信息。虽然Query的上下文信息不多，但还是存在一些的，因此我们后续的优化方案，就是通过深度模型去更好地建模上下文信息。
22、兵临城下没工夫休息
23、①LatticeLSTM
24、这并不只是一场游戏
25、
26、Yougottafighton
27、在面对敌人的眼睛时收起了怜悯心
28、同时，双方商定进行音乐版权长期合作，并积极向其他网络音乐平台开放音乐作品授权。
29、特征抽取优化
30、FightFightFightYougottafighton
31、第三名：李宇春《无价之姐》
32、更是引发了用户对网易云和QQ音乐的抉择
33、 整体解决方案
34、第五名：宣美《紫光夜》
35、指尖音乐
36、报告同时指出，随着我国音乐产业版权相对健康发展，数字音乐市场重新将竞争焦点转移回内容本身，未来音乐人地位将不断提升，精准分发也将日趋重要。
37、孟永辉
38、FightFightFight
39、中间层数据主要是基于基础数据进行计算和变换所得到的中间层数据，包括实体知识库、规则库、实体候选集以及训练语料等。
40、我们直接用从query中探索出的NER模型套用在音乐文本识别任务上，发现F1只有84%，分析发现主要是因为音乐文本的上下文相比query是比较丰富的，和正规文本更加接近。因此我们采用大规模训练语言模型(e.g.Bert)对文本进行编码，Bert是多层transformer结构的叠加，而transformer最重要的结构是selfattention，关于bert的模型结构这里就不做赘述了。Bert通过在大规模无标记语料上进行训练，得到一个比较好的语言模型，不同类型的语言模型(e.g.BERT,ROBERTA,SpanBERT)主要是预训练任务的差别，其中最重要的预训练任务是MLM，它其实就是将文本中的一些token改成(MASK)这样的标记，然后通过模型去学习(MASK)位置的token，从而去感知语言的一些表达方式和特性，因此Bert几乎刷新了所有NLP下游任务的SOTA。
41、FightFightFight
42、①领域相关性强
43、候选生成
44、我不退一点都不累
45、关于二者的争论也从来没断过
46、在迭代之外，我们还引入了EDA自动扩展训练数据，主要策略有实体替换、非实体片段替换、实体名扰动等。比如我们把一首片段中的歌曲名替换成另一首歌曲：来一首七里香→来一首吻别；把非实体片段替换：来一首七里香→播放七里香；实体名扰动：来一首七里香→来一首七七里香，因为我们NER在语音场景下也会有应用，而语音场景下有很多用户可能会说错歌曲名，通过实体名扰动构建类似数据，可以增加模型整体的鲁棒性。
47、②在线模块
48、无论如何媒媒还是希望
49、寒假总被逼起床？赖床大法了解一下
50、最终，在加入优化后的FLAT，以及加入领域内相关的posttrain之后，整体的F1score可以达到比较可用的水平。
51、活动说明
52、特征层面我们仍然采用了V1版中得到的特征，只不过加入特征的方式相比V1版有一些区别，我们将每一类特征对应到token本身，每一类特征都是一个特定的候选，把每一类特征加到其所属的图层中，最终每一个token会对应到多个类别的特征。
53、这让不少网友第一次切身感受到什么是“付费音乐”，而国内音乐平台们也抓住这次用户被教育的契机，开始大行推广会员付费。
54、针对前两个问题，我们的优化方案是去探索一个更好的知识融合方式；对于第三个问题，我们主要通过提高训练数据利用效率解决。
55、信赖的独奏曲
56、专注深度思考与分析
57、通过深度体验，我们可以看出QQ音乐的扑通社区是一个承前启后的产品，它既承接了QQ音乐优势社区互动生态，又加入了一些新的功能。
58、很多首歌的评论区
59、歌词是根据我们的电影剧情来创作的，符合我们电影《肖申的救赎》的意义。
60、因此我们需要针对问题的特点设计一个定制化的领域内信息融入模块来解决歧义的问题。我们首先需要解决候选实体类型的歧义，然后就是实体与常用表述之间的歧义，针对这两点问题，我们设计了V3版的模型。
61、目前工业界和学术界比较常见的知识融合框架主要有三大类，下面主要围绕这三类框架的典型代表，以及在我们任务上的知识融合优化展开阐述。
62、不过，好消息来了！
63、②效果与分析
64、资深撰稿人、专栏作家
65、去年8月，网易云音乐因版权问题下架部分音乐时曾宣称，下架作品仅为1%。值得注意的是，在相关声明中，网易云音乐表现出了与腾讯音乐寻求合作的意愿。
66、V1版
67、一马平川漫天的黄沙和灰尘
68、这里我们通过在不同层引入featureselfattention(FSA)和multiviewattention(MVA)，分别从特征值本身，以及邻近上下文信息两个角度，优化多特征融合时的信息选择，显著解决了有歧义实体的误伤和召回不足的问题。在做了这两个方面的优化后，V3版整体的precision和recall都有明显的提升，达到了一个比较可用的水平。
69、总会遇上这样的尴尬
70、②问题分析
71、这波版权合作的操作
72、我从不管你是哪位 又坐在多么高的位置
73、总的来说，扑通社区打破了传统社区的内容限制，实现了同步内容和异步内容的全覆盖，真正让不同类型的用户通过差异化的内容聚拢在了一起。而且，社区内容不再仅仅只是由用户产生UGC/PGC，明星也同样可以参与到了内容创作中，让新颖的“StarGeneratedContent”进一步拓展内容的边界，为广大粉丝开辟全新的星粉互动机会。
74、因此我们对原始的MLM进行了一些改动，做了一个强化实体边界的MLM任务，它的思想是去优化MLM任务中的mask策略，迫使模型重点关注与实体识别相token。比如看上图中的例子，我们已知实体属性：冯提莫=歌手、单身情歌=歌曲，可以在已知的实体前后根据类型插入不同的模式，比如在单身情歌前后插入书名号，在冯提莫前面插入歌手或者网红这样的标记，然后在构造MLM数据时，以更大的概率将我们人为添加的标记作为mask，对于每个部分，首先来判断它是否是我们添加的标记，如果是就用一个较大的概率P1来执行mask，否则以一个比较小的概率P2来执行mask，通过这样使得被mask的大部分都是我们人为添加的标记，这样也迫使得模型更加关注于实体的边界信息。通过这种方式，可以扩招回一些中文长尾case，模型对于实体边界的感知能力也会更强，此外还可以用它来补充一些label。
75、行业研究专家
76、候选提取就是从文本中提取出尽可能不重叠的高置信候选实体。
77、成全了媒媒的梦想
78、自己说的粗口，▄█▀█●也要凹回来
79、在我们音乐文本NER的应用中，我们发现基于不确定性训练的方法主要有两个缺点，第一个是它需要进行多次的迭代训练，整体效率会比较低；第二点是因为音乐领域本身名称歧义非常大，这里可能会有一些不太合适的探索，会导致模型整体产生偏差，后面的修正也无法让它回到原来正确的方向上。因此在音乐文本NER任务中我们从模型的角度出发，通过领域和任务数据上posttrain来实现训练数据的利用效率。在得到预训练模型基础上，对领域和任务相关的一些数据进行一轮posttrain，得到一个领域内的预训练模型，再去做下游的NER任务，这个流程其实也是目前NLP任务整体的一个范式。
80、媒媒在听歌的时候
81、第有研究显示，Z世代需要更多元的内容和交流方式。更多年轻人希望通过“抱团”，寻找同好，并向“懂自己”的同好们倾诉。这也让基于同好兴趣圈的逻辑，成为产品迭代的方向。我们看到的小红书的种草，B站的后浪们，其实都是在这样的大背景下火爆起来的。
82、在文末分享、点赞、在看，给个3连击呗~
83、和TA一起大口撸串大口喝酒
84、这首歌的词曲和演唱都是出自创作型歌手三郎，毕业于吉林省艺术学院的他，曾经创作过《男儿本色》、《献给老婆的歌》、《最最亲爱的你》等歌曲。2015年底，他的全新单曲《老板难当》由于诠释了广大老板的内心独白和经营压力，引起在水产经销行业摸爬滚打20年的南京水产批发商杨飞的强烈共鸣。
85、地点：呼和浩特体育场
86、商务合作联系
87、上个星期五BLACKPINK终于带着新作《HowYouLikeThat》回归，这是距离《KillThisLove》后相隔一年多的作品，果然不负众望，以实力交出漂亮的成绩表。《HowYouLikeThat》一如BLACKPINK以往的作品一样，充满话题性，亦有着极强的记忆点，让人一听上瘾。