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在线商品跨媒体检索是电子商务领域的研究热点,增强特征判别性以改善检索性能是其核心问题。引入Tag-rank模型计算单词的绝对排序和相对排序权重,以准确刻画单词在文本中出现位置的统计特性,抑制噪声干扰并提升关键词权重,从而增强文本特征判别性,最终改善跨媒体检索性能。实验表明:在文本检索图像中,相对排序类模型和绝对排序类模型检索性能平均提升6.58%和4.99%。在图像检索文本中,若合理选取图像特征检索性能也有提升。所设计的后融合策略能进一步改善检索性能。  相似文献   
2.
用句子标注图像,建立图像与文本间的跨媒体关联,以提升信息检索准确率,改善用户检索交互体验.利用KDES模型抽取图像特征,在多核学习模型中融合出MK-KDES特征,准确刻画图像视觉特性;设计自然语言生成模型:词序列拼积木,评估单词与图像内容的相关性,优选单词,并根据单词间的语义相关性与句法模式约束,将单词组合成N元词序列;把N元词序列输入模板生成句子.结果表明:MK-KDES-1特征聚焦于图像的纹理及形状视觉特性,它是改善句子BLEU-1评分的关键;而单词间的语义相关性与句法模式约束是提升句子BLEU-2评分的重要前提.   相似文献   
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