文献

J-GLOBAL ID：201702263427547366   整理番号：17A0260036

キーワードの洗練と構文木に基づく商品画像文のアノテーション【JST・京大機械翻訳】

Caption Generation from Product Image Based on Tag Refinement and Syntactic Tree

著者 (5件)： Zhang Hongbin (Computer School,Wuhan University) ,  Ji Donghong (Computer School,Wuhan University) ,  Yin Lan (Computer School,Wuhan University) ,  Ren Yafeng (Computer School,Wuhan University) ,  Niu Zhengyu (Baidu Online Network Technology (Beijing) Co,Ltd)
資料名： Jisuanji Yanjiu yu Fazhan  (Jisuanji Yanjiu yu Fazhan)
巻： 53  号： 11  ページ： 2542-2555  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0790A  ISSN： 1000-1239  CODEN： JYYFEY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 商品画像アノテーションは,画像アノテーションにおける興味深い課題である。ノイズ単語の干渉と構文構造の誤りはこの研究の制約要素であり、ノイズ単語の妨害に対して、キーワードの化思想を提出した。絶対ランキング特性を用いてキーワードの重みを強化し、第1回目のキーワードの精密化を完成させた。単語の意味的関連度スコアを計算し,画像内容を正確に表現できる単語を最適化し,2回目のキーワードの精密化を達成した。単語の「増大」アルゴリズムを設計し,キーワードをN要素に変換した。構文構造の誤りに対して,構文木の考え方を提案した。本論文では,N-単語と構文木に基づき,完全な構文木を再帰的に構築し,このツリーの葉節点を出力し,商品画像を注釈した。実験結果は以下を示す。キーワードの洗練と構文木はアノテーション性能を改善するのに役立ち,文の意味情報の互換性と構文パターンの互換性は維持され,文の内容はより一貫,スムーズになる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制約条件 ,  最適化 ,  雑音 ,  互換性 ,  等級づけ ,  *画像 ,  単語 ,  精密化 ,  *アノテーション ,  *キーワード
準シソーラス用語： 意味情報 ,  スコア ,  *構文 ,  画像アノテーション ,  *構文木 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： image annotation ,  product image ,  caption generation ,  tag refinement (TR) ,  syntactic tree (ST) ,  word sequence blocks building ,  N gram word sequence ,  natural language generation (NLG)

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： キーワード ,  構文木 ,  商品 ,  文 ,  アノテーション