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基于依存句法的图像描述文本生成
被引量：
3
1
作者
毕健旗
刘茂福
+1 位作者
胡慧君
代建华
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期431-440,共10页
现有图像描述文本生成模型能够应用词性序列和句法树使生成的文本更符合语法规则,但文本多为简单句,在语言模型促进深度学习模型的可解释性方面研究甚少。将依存句法信息融合到深度学习模型以监督图像描述文本生成的同时,可使深度学习...
现有图像描述文本生成模型能够应用词性序列和句法树使生成的文本更符合语法规则,但文本多为简单句,在语言模型促进深度学习模型的可解释性方面研究甚少。将依存句法信息融合到深度学习模型以监督图像描述文本生成的同时,可使深度学习模型更具可解释性。图像结构注意力机制基于依存句法和图像视觉信息,用于计算图像区域间关系并得到图像区域关系特征;融合图像区域关系特征和图像区域特征,与文本词向量通过长短期记忆网络(LSTM),用于生成图像描述文本。在测试阶段,通过测试图像与训练图像集的内容关键词,计算2幅图像的内容重合度,间接提取与测试图像对应的依存句法模板;模型基于依存句法模板,生成多样的图像描述文本。实验结果验证了模型在改善图像描述文本多样性和句法复杂度方面的能力,表明模型中的依存句法信息增强了深度学习模型的可解释性。
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关键词
图像描述文本生成
依存句法
图像结构注意力
内容重合度
深度模型可解释性
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职称材料
题名
基于依存句法的图像描述文本生成
被引量：
3
1
作者
毕健旗
刘茂福
胡慧君
代建华
机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期431-440,共10页
基金
国家社会科学基金重大研究计划(11&ZD189)
全军共用信息系统装备预先研究项目(31502030502)。
文摘
现有图像描述文本生成模型能够应用词性序列和句法树使生成的文本更符合语法规则,但文本多为简单句,在语言模型促进深度学习模型的可解释性方面研究甚少。将依存句法信息融合到深度学习模型以监督图像描述文本生成的同时,可使深度学习模型更具可解释性。图像结构注意力机制基于依存句法和图像视觉信息,用于计算图像区域间关系并得到图像区域关系特征;融合图像区域关系特征和图像区域特征,与文本词向量通过长短期记忆网络(LSTM),用于生成图像描述文本。在测试阶段,通过测试图像与训练图像集的内容关键词,计算2幅图像的内容重合度,间接提取与测试图像对应的依存句法模板;模型基于依存句法模板,生成多样的图像描述文本。实验结果验证了模型在改善图像描述文本多样性和句法复杂度方面的能力,表明模型中的依存句法信息增强了深度学习模型的可解释性。
关键词
图像描述文本生成
依存句法
图像结构注意力
内容重合度
深度模型可解释性
Keywords
image captioning
dependency syntax
image structure attention
content overlap
interpretability of deep learning model
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
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1
基于依存句法的图像描述文本生成
毕健旗
刘茂福
胡慧君
代建华
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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