【摘 要】
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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
【机 构】
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华东交通大学软件学院,武汉大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373108,61173062);教育部人文社科基金资助项目(16YJAZH029,17YJAZH117);江西省科技厅科技攻关项目(20142BBG70011);江西省社科规划基金资助项目(16TQ02);江西省高校人文社科基金资助项目(XW1502、TQ1503);江西省教育厅科技项目(GJJ160497,GJJ160509,GJJ160531);江西省研究生
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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
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