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今天看的是 NAVER DEVIEW 的 For Better Image Translation (Papago Image/AR Translation) tv.naver.com/v/23649339 #NAVER #DEVIEW
主要在講 Papago App (Naver出的翻譯軟體) 中對於圖片翻譯的改善技術。講得有條有理,而且投影片也做得很棒!
這幾張 slide 很清楚地描述了圖片(in-place)翻譯的四個步驟:1. 文字認識, 2. 組成單字, 3. 機器翻譯, 4. 重繪出結果。這個演講的主題主要是在講如何改善第二步和第四步,讓翻譯效果在某些情況下可以有更好的表現。最後還有一個 section 是在講即時翻譯的技術。 ImageImageImageImage
在組成單字,句子,和段落時,如果遇到圖片是菜單、收據,或是商品包裝上的介紹時,換行的位置常常需要判斷是要當成同一行,還是是不同的項目。這邊利用了 BERT 技術來做這個判斷。從第三張圖可以看出來,有了精準的斷行分析後,在產出結果時,不會再把每行黏在一起。 ImageImageImage
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今天看的是 NAVER DEVIEW 的這篇: 開發 CLOVA App 的 Android 開發者,後來也開發了 server side 所需要提供的相關 API。 tv.naver.com/v/23652504 後來發現 DEVIEW 介紹頁有英文版本,所以加減看了一下。結果發現竟然不是將韓文全部翻譯過來?連標題都不大一樣 #NAVER #DEVIEW Image
這頁原本還蠻想聽的, CLOVA 機器的演進和發表日期。結果講者竟然說因為時間的關係,所以直接跳過。這不是線下預錄的影片嗎?怎麼會有超過時間的問題。如果真的超過時間,那應該一開始就不放進投影片啊。圖片中 2017 的那個 CLOVA 機器,我家裡也有一台,好懷念啊。 Image
這個講者的投影片特色是,文字一堆,而且塞得很滿。這張算是還好的,因為至少中間是圖,而且很像是手繪的。這應該不是 designer 畫的吧?這頁也是少數我比較聽得懂的。後來在講怎麼設計 server side API,確保在不同機器間可以有不同的相容性之類的內容,我全都聽不懂。 Image
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今天看的是 NAVER 在 2020 東京奧運時直播運用到的 NAVER LIVE CLOUD 介紹 (tv.naver.com/v/23651957)。簡單來說,流程大致上可以分為"發送訊號","中繼","生產","傳送","播放"等步驟。 #DEVIEW #NAVER Image
前三個步驟都還是一對一對關係,但後面兩個步驟就會是一對多,或是需要傳送到無限多的使用者去播放內容。 Image
有趣的一點是,他有提到不同直播性質的活動,人員的流動模式也會有所不同:購物直播的話,會在開播時衝很高慢慢下降;運動比賽的直播的觀看人數會逐漸上升,並在不同局數休息間有起伏;新聞類直播的話,則是從頭到尾都會維持在一定的水準。這對於在安排 server 上,其實會有所影響。 ImageImageImage
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今天聽的是 NAVER Live Commerce team 的演講 tv.naver.com/v/23651510 分享在疫情期間,針對遠端工作建立起來的工作文化。很多內容其實在非疫情期間也很適用就是了。影片中針對 LIVE Commerce 的服務只有稍稍介紹一下而已,第一張照片倒是讓我學到了什麼是 CBT (封測)和 OBT (公測) #NAVER #DEVIEW Image
1. 演講稿沒有好好 review,竟然有標題拼錯的情況發生。2. KPT 跟 Scrum 的 retro 步驟差不多,只是換個名稱而已。3. 4. 利用 gather town 來模擬實際上的上班場景和進行 workshop。 ImageImageImageImage
5. 這個蠻實用的,有講到怎麼在 IntelliJ 和 VS Code 中利用 plugin 來進行 pair programming。
整個演講的架構還不錯,雖然長達40分鐘,但有把 key phrase 利用縮寫列出來,方便聽眾掌握整個演講的重點。 Image
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