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一种基于深度注意力机制的图片新闻封面自动选择方法

摘要

本发明涉及一种基于深度注意力机制的图片新闻封面自动选择方法,属于计算机应用技术领域。本方法通过对训练集中的图片进行特征提取,将输入的图片表示成向量,将其作为深度注意力模型的输入,输出为同一条新闻所有图片的注意力值的加权平均;用该加权平均的值和图片的向量表示作为输入,训练一个分类器,通过开发集调整模型的参数。与现有方法相比,本发明方法在不需要人工干预的情况下,可以为图片新闻自动选择封面,可以为工作人员节省很多时间和精力,也可以为传媒公司节约成本。此外,在训练集、开发集和测试集数据相同的情况下,本发明与基于随机算法的图片新闻封面选择方法和基于SVM的图片新闻封面选择方法相比,准确率评测指标有明显提升。

著录项

  • 公开/公告号CN109460483B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN201811123947.6

  • 发明设计人 毛先领;唐翼琨;史学文;黄河燕;

    申请日2018-09-26

  • 分类号G06F16/53(20190101);G06F16/951(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11639 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人王民盛

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2022-08-23 11:44:20

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