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摘要:
图片描述翻译是给定图片及图片在某一语言的描述,利用翻译技术为图片生成目标语言描述的任务.观察发现,不同图片表达的场景往往不同,对应的图片描述具有明显的主题差异性.因此,利用主题信息能够提升翻译效果.然而,图片描述的内容通常较短,无法有效反映其主题.针对该问题,该文提出了一种融合图片主题信息的图片描述翻译方法.对于任意的图片描述对,该方法首先借助相似图片检索技术从维基百科图片库中检索与源图片相似的目标图片,进而利用包含目标图片的文档学习源图片的主题表示.最终,利用训练集中所有图片描述对的主题表示重新学习并获取适应主题的翻译模型.实验结果表明,借助相似图片获取信息量更为丰富的描述文本,并利用文本的主题信息强化翻译模型的方法,能够提高现有统计机器翻译系统的性能,在WM T16测试集上进行的评测显示,翻译质量的BLEU值提升了0.74个百分点.
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文献信息
篇名 融合图片主题信息的图片描述翻译
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 图片描述翻译 主题差异性 图片检索
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 机器翻译
研究方向 页码范围 65-74
页数 10页 分类号 TP391
字数 10177字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2019.07.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 洪宇 苏州大学计算机科学与技术学院 66 270 8.0 13.0
2 姚建民 苏州大学计算机科学与技术学院 70 494 10.0 19.0
3 唐建 苏州大学计算机科学与技术学院 5 2 1.0 1.0
4 刘梦眙 苏州大学计算机科学与技术学院 2 0 0.0 0.0
5 姚亮 苏州大学计算机科学与技术学院 7 10 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图片描述翻译
主题差异性
图片检索
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45413
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导