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J-GLOBAL ID：202002260362370498   整理番号：20A1929272

ファッション写真データ集合と多様性測度に関するNetizenスタイルコメント【JST・京大機械翻訳】

Netizen-Style Commenting on Fashion Photos Dataset and Diversity Measures

著者 (4件)： Lin Wen Hua (National Taiwan University, Taipei, Taiwan Roc) ,  Chen Kuan-Ting (National Taiwan University, Taipei, Taiwan Roc) ,  Chiang Hung Yueh (National Taiwan University, Taipei, Taiwan Roc) ,  Hsu Winston (National Taiwan University, Taipei, Taiwan Roc)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WWW ’18  ページ： 395-402  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,深いニューラルネットワークモデルは,画像キャプテーションタスクにおいて有望な結果を達成した。しかし,「バニラ」文は,現在の作業によって生成された浅い外観(例えば,タイプ,色)を記述するだけで,関与,コンテキスト,およびユーザ意図の欠如をもたらすネット化スタイルを満足していない。この問題に取り組むために,筆者らは,ユーザに属性されたファッション写真に特徴的なコメントを自動的に生成するために,Netizen Style Commenting(NSC)を提案する。指定された社会コミュニティにおける文化を反映する鮮明な「ネット化」スタイルにおけるコメントを変調し,ユーザとのより多くの関与を容易にすることを期待する。本研究では,3つの主成分から成る新しいフレームワークを設計した。1)ネット化スタイルコメントを発見するために,5Mコメントを有する300Kポスト(写真)を含むNetiLookと名付けた大規模衣服データセットを構築した。(2)コメントの多様性を推定するための3つのユニークな対策を提案する。(3)著者らは,従来の画像キャプテーション作業の不十分を構成するために,ニューラルネットワークによってトピックモデルを結ぶことによって多様性をもたらした。Flickr30kとNetiLookデータセットの実験により,提案手法は,精度および多様性の両者において,画像キャプテーションタスクを光コメントし,改善した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  *ファッション ,  ニューラルネットワーク ,  コミュニティ ,  バニラ ,  衣服
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  トピックモデル ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： コメント ,  深層学習 ,  多様性 ,  ファッション ,  画像捕獲 ,  トピックモデル

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： ファッション ,  写真 ,  データ集合 ,  多様性 ,  測度 ,  スタイル ,  コメント