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基于多模态神经网络的图像中文摘要生成方法
被引量:
6
1
作者
刘泽宇
马龙龙
+1 位作者
吴健
孙乐
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期162-171,共10页
图像的自然语言描述(image captioning)是一个融合计算机视觉、自然语言处理和机器学习的跨领域课题。它作为多模态处理的关键技术,近年来取得了显著成果。当前研究大多针对图像生成英文摘要,而对于中文摘要的生成方法研究较少。该文提...
图像的自然语言描述(image captioning)是一个融合计算机视觉、自然语言处理和机器学习的跨领域课题。它作为多模态处理的关键技术,近年来取得了显著成果。当前研究大多针对图像生成英文摘要,而对于中文摘要的生成方法研究较少。该文提出了一种基于多模态神经网络的图像中文摘要生成方法。该方法由编码器和解码器组成,编码器基于卷积神经网络,包括单标签视觉特征提取网络和多标签关键词特征预测网络,解码器基于长短时记忆网络,由多模态摘要生成网络构成。在解码过程中,该文针对长短时记忆网络的特点提出了四种多模态摘要生成方法 CNIC-X、CNIC-H、CNIC-C和CNIC-HC。在中文摘要数据集Flickr8k-CN上实验,结果表明该文提出的方法优于现有的中文摘要生成模型。
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关键词
图像中文摘要
多模态处理
神经网络
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职称材料
题名
基于多模态神经网络的图像中文摘要生成方法
被引量:
6
1
作者
刘泽宇
马龙龙
吴健
孙乐
机构
中国科学院软件研究所中文信息处理研究室
中国科学院大学
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期162-171,共10页
基金
国家自然科学基金(61772505)
青海省自然科学基金(2016-ZJ-Y04
2016-ZJ-740)
文摘
图像的自然语言描述(image captioning)是一个融合计算机视觉、自然语言处理和机器学习的跨领域课题。它作为多模态处理的关键技术,近年来取得了显著成果。当前研究大多针对图像生成英文摘要,而对于中文摘要的生成方法研究较少。该文提出了一种基于多模态神经网络的图像中文摘要生成方法。该方法由编码器和解码器组成,编码器基于卷积神经网络,包括单标签视觉特征提取网络和多标签关键词特征预测网络,解码器基于长短时记忆网络,由多模态摘要生成网络构成。在解码过程中,该文针对长短时记忆网络的特点提出了四种多模态摘要生成方法 CNIC-X、CNIC-H、CNIC-C和CNIC-HC。在中文摘要数据集Flickr8k-CN上实验,结果表明该文提出的方法优于现有的中文摘要生成模型。
关键词
图像中文摘要
多模态处理
神经网络
Keywords
Chinese image captioning
multimodal processing
neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模态神经网络的图像中文摘要生成方法
刘泽宇
马龙龙
吴健
孙乐
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017
6
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