首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. ITS. Intelligent Transport Systems Technology >タグ付き画像を用いたコンセプト間の関係抽出の高精度化に関する検討
【24h】

タグ付き画像を用いたコンセプト間の関係抽出の高精度化に関する検討

机译:用标记图像的概念与关系提取高精度的研究

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
获取外文期刊封面目录资料

摘要

本文では,タグ付き画像を用いたコンセプト間の関係抽出手法について検討する.従来より,タグ付き画像より算出される画像特徴およびテキスト特徴を用いてコンセプト間の関係を定量化する手法が種々提案されてきた.我々が以前に提案した手法では,画像特徴およびテキスト特徴に基づくコンセプト間の関係をそれぞれカーネル密度推定およびword2vecをもとに算出する.しかしながら,カーネル密度推定では,コンセプト間の関係を適切に表現することが困難な場合が存在する.そこで,提案手法では,画像特徴の変化に頑健な表現方法であるlocality-constraint linear codingを用いる.また,自然言語処理の分野で,コンセプトの表現能力においてword2vecを上回ると報告されているGloveを用いることで,コンセプト間の関係抽出の高精度化を図る.画像特徴およびテキスト特徴それぞれについてコンセプトの表現能力を向上させることで,それらを用いたコンセプト間の関係抽出の高精度化を実現する.
机译:在文本中,我们将检查使用标记图像的概念之间的关系提取方法。传统上,已经提出了各种方法来使用从标记图像计算的图像特征和文本特征来量化概念之间的关系。在先前提出的方法中,基于内核密度估计和Word2VEC分别基于图像特征和文本特征来计算基于图像特征和文本特征的概念之间的关系。然而,在内核密度估计中,存在难以正确表达概念之间的关系的情况。因此,在所提出的方法中,使用局部约束线性编码,其是表示图像特征的变化的方法。此外,在自然语言处理领域,通过使用报告的手套超过Word2VEC在概念的表现能力中,我们将提高概念之间关系提取的准确性。通过提高每个图像特征和文本特征概念的表达能力,实现了使用它们的概念之间的关系提取的高准确性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号