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基于词序列拼积木模型的图像句子标注研究 被引量:4
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作者 张红斌 殷依 +1 位作者 姬东鸿 任亚峰 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期1144-1149,共6页
用句子标注图像,建立图像与文本间的跨媒体关联,以提升信息检索准确率,改善用户检索交互体验.利用KDES模型抽取图像特征,在多核学习模型中融合出MK-KDES特征,准确刻画图像视觉特性;设计自然语言生成模型:词序列拼积木,评估单词与图像内... 用句子标注图像,建立图像与文本间的跨媒体关联,以提升信息检索准确率,改善用户检索交互体验.利用KDES模型抽取图像特征,在多核学习模型中融合出MK-KDES特征,准确刻画图像视觉特性;设计自然语言生成模型:词序列拼积木,评估单词与图像内容的相关性,优选单词,并根据单词间的语义相关性与句法模式约束,将单词组合成N元词序列;把N元词序列输入模板生成句子.结果表明:MK-KDES-1特征聚焦于图像的纹理及形状视觉特性,它是改善句子BLEU-1评分的关键;而单词间的语义相关性与句法模式约束是提升句子BLEU-2评分的重要前提. 展开更多
关键词 自然语言生成 词序列拼积木WSBB 图像句子标注 N元词序 语义相关性 句法模式约束
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基于关键词精化和句法树的商品图像句子标注 被引量:5
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作者 张红斌 姬东鸿 +2 位作者 尹兰 任亚峰 牛正雨 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2542-2555,共14页
商品图像句子标注是图像标注中一项既有趣又富有挑战的研究任务.噪声单词干扰和句法结构错误是该项研究的制约因素,针对噪声单词干扰,提出关键词精化思想:用绝对排序特征强化关键词权重,完成第1次关键词精化;计算单词的语义相关度评分,... 商品图像句子标注是图像标注中一项既有趣又富有挑战的研究任务.噪声单词干扰和句法结构错误是该项研究的制约因素,针对噪声单词干扰,提出关键词精化思想:用绝对排序特征强化关键词权重,完成第1次关键词精化;计算单词的语义相关度评分,进一步优选能准确刻画图像内容的单词,完成第2次关键词精化.设计词序列"拼积木"算法,把关键词拼装成N元词序列.针对句法结构错误,提出句法树思想:基于N元词序列和句法子树递归地构建一棵完整的句法树,遍历该树叶子结点输出句子,标注商品图像.实验结果表明:关键词精化和句法树均有助于改善标注性能,句中的语义信息兼容性和句法模式兼容性得以保持,句子内容更连贯、流畅. 展开更多
关键词 图像标注 商品图像 句子标注 关键词精化 句法树 词序积木 N元词序 自然语言生成
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Product image sentence annotation based on kernel descriptors and tag-rank
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作者 张红斌 姬东鸿 +2 位作者 尹兰 任亚峰 殷依 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2016年第2期170-176,共7页
Dealing with issues such as too simple image features and word noise inference in product image sentence anmotation, a product image sentence annotation model focusing on image feature learning and key words summariza... Dealing with issues such as too simple image features and word noise inference in product image sentence anmotation, a product image sentence annotation model focusing on image feature learning and key words summarization is described. Three kernel descriptors such as gradient, shape, and color are extracted, respectively. Feature late-fusion is executed in turn by the multiple kernel learning model to obtain more discriminant image features. Absolute rank and relative rank of the tag-rank model are used to boost the key words' weights. A new word integration algorithm named word sequence blocks building (WSBB) is designed to create N-gram word sequences. Sentences are generated according to the N-gram word sequences and predefined templates. Experimental results show that both the BLEU-1 scores and BLEU-2 scores of the sentences are superior to those of the state-of-art baselines. 展开更多
关键词 product image sentence annotation kerneldescriptors tag-rank word sequence blocks building(WSBB) N-gram word sequences
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