【摘 要】
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[目的/意义]互联网中存在的信息多数是以文本、图像、视频等相结合的形式,即所谓的跨媒体数据。传统的检索方式包括以文检文、以图检图,它们已不能满足如今信息检索的需求,所以跨媒体数据检索应运而生,跨媒体数据检索的研究具有非常重要的研究意义及应用价值。[方法/过程]本文利用Doc2vec模型和VGG16模型分别处理文本和图片数据得到各自的特征值,根据特征值的相对语义距离对文本和图片数据进行匹配,从而实现自动的给文字配图片或者为图片选择标签。[结果/结论]本文提出的方法能够通过提取不同形式的数据特征对数据进行融合
【机 构】
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武汉理工大学管理学院,富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室,武汉理工大学计算机学院
【基金项目】
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富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室开放基金“云计算环境下面向富媒体文本和图片数据的实体关系抽取与推理研究”(ZD2020-09/05),教育部产学合作协同育人项目“智能制造仿真系统的研究与设计”(201901083006)。
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[目的/意义]互联网中存在的信息多数是以文本、图像、视频等相结合的形式,即所谓的跨媒体数据。传统的检索方式包括以文检文、以图检图,它们已不能满足如今信息检索的需求,所以跨媒体数据检索应运而生,跨媒体数据检索的研究具有非常重要的研究意义及应用价值。[方法/过程]本文利用Doc2vec模型和VGG16模型分别处理文本和图片数据得到各自的特征值,根据特征值的相对语义距离对文本和图片数据进行匹配,从而实现自动的给文字配图片或者为图片选择标签。[结果/结论]本文提出的方法能够通过提取不同形式的数据特征对数据进行融合
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