论文摘要
为了自动生成更全面的服装商品图像的特征描述,突破图像分类技术获取信息的局限性,建立一种基于特征关联的自然语言描述模型,以优化用户在网上购物的体验。根据服装描述语句的文本特点,对大量文本语料潜在的丰富信息进行分析,设计出改进的统计加权技术,在此基础上结合条件概率的方法最大化地获得高精度的商品文本特征,设计并构建关联规则与图像识别特征构建出更高级的语义概念,训练长短期记忆的自然语言描述模型,最后生成描述服装特征信息的语句。通过实验评估表明在多种模型上利用特征关联的方法对服装信息的特征描述在评测分值上都有显著的提高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 龚安,谢玉玲
关键词: 文本特征,特征关联,服装图像特征描述,图像特征,长短期记忆模型
来源: 计算机与数字工程 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
基金: 国家油气重大专项(编号:2017ZX05013-001)资助
分类号: TS941;TP391.41
页码: 2895-2900
总页数: 6
文件大小: 2073K
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标签：文本特征论文; 特征关联论文; 服装图像特征描述论文; 图像特征论文; 长短期记忆模型论文;