在传统的图像描述生成任务中,已有方法对图像的描述仅仅停留在浅层,并缺乏真实世界知识的指导,难以挖掘出对象在特定背景下的逻辑语义关系。新闻文本的引入为图像描述带来了新的可能,同时对模型的学习能力有了更高要求;此外,新闻图集中...在传统的图像描述生成任务中,已有方法对图像的描述仅仅停留在浅层,并缺乏真实世界知识的指导,难以挖掘出对象在特定背景下的逻辑语义关系。新闻文本的引入为图像描述带来了新的可能,同时对模型的学习能力有了更高要求;此外,新闻图集中往往存在多幅图像,且相互之间联系紧密,导致现有单图描述生成方法不适用于新闻图集描述生成。针对上述问题,本文提出了一种基于图文双向引导注意力(image and text bidirectional guidance attention,ITBGA)的新闻图集描述方法,以图集作为研究对象,并辅以对应的新闻文本作为背景知识,基于ITBGA分别实现粗、细两个粒度的跨模态信息交互,并通过指针网络辅助命名实体词生成。在本文构建的新闻图集数据集上进行了实验验证,结果表明ITBGA能有效提升描述文本的质量,在关键的CIDEr指标上达到了最优。展开更多
文摘在传统的图像描述生成任务中,已有方法对图像的描述仅仅停留在浅层,并缺乏真实世界知识的指导,难以挖掘出对象在特定背景下的逻辑语义关系。新闻文本的引入为图像描述带来了新的可能,同时对模型的学习能力有了更高要求;此外,新闻图集中往往存在多幅图像,且相互之间联系紧密,导致现有单图描述生成方法不适用于新闻图集描述生成。针对上述问题,本文提出了一种基于图文双向引导注意力(image and text bidirectional guidance attention,ITBGA)的新闻图集描述方法,以图集作为研究对象,并辅以对应的新闻文本作为背景知识,基于ITBGA分别实现粗、细两个粒度的跨模态信息交互,并通过指针网络辅助命名实体词生成。在本文构建的新闻图集数据集上进行了实验验证,结果表明ITBGA能有效提升描述文本的质量,在关键的CIDEr指标上达到了最优。
