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NEURAL NETWORK COMBINED IMAGE AND TEXT EVALUATOR AND CLASSIFIER

机译:神经网络结合图像和文本评估器和分类器

摘要

Deep learning is applied to combined image and text analysis of messages that include images and text. A convolutional neural network is trained against the images and a recurrent neural network against the text. A classifier predicts human response to the message, including classifying reactions to the image, to the text, and overall to the message. Visualizations are provided of neural network analytic emphasis on parts of the images and text. Other types of media in messages can also be analyzed by a combination of specialized neural networks.
机译:深度学习应用于包含图像和文本的消息的组合图像和文本分析。针对图像训练卷积神经网络,针对文本训练循环神经网络。分类器预测人类对消息的响应,包括对图像,文本和消息整体的反应进行分类。提供了对图像和文本部分进行神经网络分析的可视化效果。消息中其他类型的媒体也可以通过组合专用神经网络进行分析。

著录项

  • 公开/公告号US2018096219A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-04-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SALESFORCE.COM INC.;

    申请/专利号US201715835261

  • 发明设计人 RICHARD SOCHER;

    申请日2017-12-07

  • 分类号G06K9/46;G06N3/08;G06F17/27;G06K9/62;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:00:05

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