%0 Journal Article
%T 基于词序列拼积木模型的图像句子标注研究
%A 任亚峰
%A 姬东鸿
%A 张红斌
%A 殷依
%J 北京理工大学学报
%D 2017
%R 10.15918/j.tbit1001-0645.2017.11.07
%X 用句子标注图像，建立图像与文本间的跨媒体关联，以提升信息检索准确率，改善用户检索交互体验.利用KDES模型抽取图像特征，在多核学习模型中融合出MK-KDES特征，准确刻画图像视觉特性；设计自然语言生成模型：词序列拼积木，评估单词与图像内容的相关性，优选单词，并根据单词间的语义相关性与句法模式约束，将单词组合成N元词序列；把N元词序列输入模板生成句子.结果表明：MK-KDES-1特征聚焦于图像的纹理及形状视觉特性，它是改善句子BLEU-1评分的关键；而单词间的语义相关性与句法模式约束是提升句子BLEU-2评分的重要前提
%K 自然语言生成 词序列拼积木WSBB 图像句子标注 N元词序列 语义相关性 句法模式约束
%U http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20171107&flag=1