文献

J-GLOBAL ID：201802210518245207   整理番号：18A0354353

相互情報に基づくテキストクエリー再定式化を用いたマルチモーダル検索【Powered by NICT】

Multimodal Retrieval using Mutual Information based Textual Query Reformulation

著者 (4件)： Datta Deepanwita (Department of Computer Science & Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi - 221 005, India) ,  Varma Shubham (Department of Computer Science & Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi - 221 005, India) ,  Chowdary C. Ravindranath (Department of Computer Science & Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi - 221 005, India) ,  Singh Sanjay K. (Department of Computer Science & Engineering, Indian Institute of Technology (BHU), Varanasi - 221 005, India)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 68  ページ： 81-92  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチモーダル検索は画像検索のための良く確立された方法である。通常,画像は,テキストキャプションと共に画像を記述する関連文書を伴っている。画像検索を強化する形態としてテキスト質問拡張は比較的検討されていない分野である。本論文では,まず,画像とそれに関連したテキスト検索の両方にテキストクエリーの拡大の効果を研究した。著者らの研究は,キーフレーズ抽出によるテキストクエリーの賢明な膨張は優れた結果,テキスト検索または両方の画像とテキスト検索のどちらかをもたらすことができることを明らかにした。これを確立するために,tf-idfとKEAに基づく二つの良く知られたキーフレーズ抽出技術を用いた。質問拡張は増加し検索効率をもたらすが,膨張は意味論的に正当化されることが必須である。,相互情報と関連性フィードバックの両方の観点から単語間の関連性を捕捉するグラフに基づくキーフレーズ抽出モデルを提案した。既存の研究の大部分は,テキストと視覚的特徴を用いた意味論的ギャップを埋めるにストレスを与えた,あるいは個別のどちらかである。これらテキストと画像特徴を結合する方法は,検索の有効性を決定する。この目的のために,Fisher LDAを採用した各モダリティ毎に適切な重みづけをadjudge。これは最終質問に注入すべき特徴セットを有利にインテリジェント意思決定プロセスを提供する。提案したアルゴリズムは,質問拡張のための以前に述べたキーフレーズ抽出アルゴリズムに取って代わることがわかった。ImageCLEF2011Wikipedia検索タスクデータセットで行った実験の厳密なセットを相互情報関連性フィードバックを用いたテキストクエリの膨張に続いてによる単語間の意味的関係を捕捉,テキストおよび画像検索を同時に増強できるという著者等の主張を検証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 重みづけ ,  *多モード ,  グラフ ,  意味論 ,  画像特性 ,  形態 ,  画像検索 ,  画像 ,  単語 ,  アルゴリズム ,  検索効率 ,  *定式化
準シソーラス用語： *クエリー ,  適合フィードバック ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチモーダル検索 ,  クエリー再定式化 ,  キーフレーズの抽出 ,  相互情報量 ,  Fisher LDA

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： クエリー ,  定式化 ,  マルチモーダル ,  検索