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图像描述是计算机视觉、自然语言处理与机器学习的交叉领域多模态信息处理任务,需要算法能够有效地处理图像和语言两种不同模态的信息。由于异构语义鸿沟的存在,该任务具有较大的挑战性。目前主流的研究仍集中在基于英文的图像描述任务,对图像中文描述的研究相对较少。图像视觉信息在图像描述算法中没有得到足够的重视,算法模型的性能更多地取决于语言模型。针对以上两个方面的研究不足,该文提出了基于多层次选择性视觉语义属性特征的图像中文描述生成算法。该算法结合目标检测和注意力机制,充分考虑了图像高层视觉语义所对应的中文属性信息,抽取不同尺度和层次的属性上下文表示。为了验证该文算法的有效性,在目前规模最大的AI Challenger 2017图像中文描述数据集以及Flick8k-CN图像中文描述数据集上进行了测试。实验结果表明,该算法能够有效地实现视觉-语义关联,生成文字表述较为准确、内容丰富的描述语句。较现阶段主流图像描述算法在中文语句上的性能表现,该文算法在各项评价指标上均有约3%~30%的较大幅度提升。为了便于后续研究复现,该文的相关源代码和模型已在开源网站Github上公开。 相似文献
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如何解决经济增长与能源萎缩之间的矛盾,加强节能技术应用是其中措施之一。基本建设项目投资是能源消耗的大户,住宅建筑的投资在城市化进程中权重较大。本文针对住宅建筑电气安装节能技术及存在的各种问题进行分析,并提出相应的解决措施,以期提高建筑电气节能安装技术水平,对基本建设项目节能技术应用起到抛砖引玉的作用。 相似文献
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传统文本聚类方法只适合处理静态样本,且时间复杂度较高。针对该问题,提出一种基于簇相合性的文本增量聚类算法。采用基于词项语义相似度的文本表示模型,利用词项之间的语义信息,通过计算新增文本与已有簇之间的相合性实现对文本的增量聚类。增量处理完部分文本后,对其中错分可能性较大的文本重新指派类别,以进一步提高聚类性能。该算法可在对象数据不断增长或更新的情况下,避免大量重复计算,提高聚类性能。在20 Newsgroups数据集上进行实验,结果表明,与k-means算法和SHC算法相比,该算法可减少聚类时间,提高聚类性能。 相似文献
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阐述了以重油燃烧窑产生游离碳的原因及对烧成产品质量的影响.实践证明重油加水加添加剂乳化燃烧,具有较好的节能效果.根据我国国情,探索采用化学方法和物理方法等措施,对重油改性,以强化雾化燃烧机制,达到低能耗高烧成质量是有可能获得成功的. 相似文献
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