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基于已有的视觉空间和文本空间上标签相关性建模方法,提出一种多模态子空间学习的语义标签生成方法。通过建立视觉特征相似图,以非线性方式重构“图像-标签”相关性,进而将图像的视觉模态表示和标签的文本模态表示统一到多模态子空间中,并保证空间变换前后具备结构保持。在该空间中,标签的文本模态与图像的视觉内容模态信息彼此互补,语义相关的图像和标签映射到空间中相近的样本点,进而将语义标签生成问题转换为子空间内图像的近邻标签搜索问题。结果表明,该方法在FLICKR-25K数据集上,性能达到36.88%,在NUS-WIDE数据集上,性能达到44.17%,多模态子空间学习的语义标签生成方法可以大幅度提升标签生成的准确性。 相似文献
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为改进传统特征方法很难获取中文句子中结构信息的问题,提出一种基于深度神经网络的句法要素识别模型。采用Bi-LSTM网络从原始数据中自动抽取句子中的结构信息和语义信息,利用Attention机制自动计算抽象语义特征的分类权重,通过CRF层对输出标签进行约束,输出最优的标注序列。经过对比验证,该模型能有效识别句子中的句法要素,在标注数据集上F1达到84.85%。 相似文献
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AI动作识别与体育赛事结合成为一个热点,产生了基于深度学习的体育视频智能动作标签这个未来具备高应用价值的研究领域。本文就花样滑冰项目智能动作标签研究方法及技术关键点,视频训练集、验证集、测试集发挥的作用,结合北京2022年冬奥会花滑赛事进行的测试数据、分析,指出了下一步努力的方向,同时对未来基于动作标签的业务场景进行了展望。 相似文献
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为了方便客户对不同机械制造商的产品进行能源效率的比较,欧洲塑料和橡胶工业机械制造商协会(Euromap)已设计出一款标准化标签,用于说明加工机械的节能效率等级。据悉这款标签将从2014年10月1日开始投入使用。目前该标签可用于注塑机(Euromap6 0.1)和挤出吹塑机(Euromap 4 6.1)。该组织表示,生产商可自行决定是否采用这款标签,Euromap并不会强制执行。 相似文献