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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于深度學(xué)習(xí)的中文看圖造句

      基于深度學(xué)習(xí)的中文看圖造句

      2021-06-01 | pdf | 1.01 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　圖像數(shù)據(jù)飛速増多，而計算機與人對圖像數(shù)據(jù)的理解間存在語乂鴻溝。如何有效地理解、管理和組織圖像數(shù)據(jù)是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界面臨的一個重大挑戰(zhàn)。利用計算機自動生成能夠描述圖像內(nèi)容的自然語言描述有助于彌合語義鴻溝，從而提升對圖像數(shù)據(jù)的理解?，F(xiàn)有工作致力于英文句子生成。與之不同的是，該文實現(xiàn)了一個面向中文的看圖造句系統(tǒng)。通過大規(guī)模機器翻譯克服了中文訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏的問題，同時提岀了結(jié)合中文標(biāo)簽自動預(yù)測，對深度模型預(yù)測句子進行重排序的增強方法，改善句子生成質(zhì)量。在兩個中文圖像句子數(shù)據(jù)集 Flickr8k-cn和 Flickr30k-cn上的實驗表明，該文提出的標(biāo)簽增強方法可以有效改善現(xiàn)有兩種看圖造句模型（ Google模型和 Attention模型）所生成句子的質(zhì)量。標(biāo)簽增強使得（ oogle模型在 Flickr8kcη測試集上的CⅠEr指標(biāo)從0.474提髙到0.503，F(xiàn)lickr3ok-cn測試集上的CIDF指標(biāo)從0.325提高到0.356.通過標(biāo)簽增強， Attention模型在這兩個數(shù)據(jù)集上的CIDER分別從0.510提高到0.536，從0.392提高到到0.41。

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