基于SIF文本特征的跨模态相似性度量

• 作者: 吕国俊 曹建军 翁年凤 郑奇斌
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 语义匹配 跨模态 相似性度量
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 382-385
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

随着跨模态数据间相似性度量越来越精细化,传统的词袋模型、隐狄利克雷分配模型已无法满足对于文本数据特征提取的需求,为此提出了基于平滑逆频率(Smooth Inverse Frequency,SIF)文本特征的跨模态相似性度量方法.为获得更加精准的文本特征,用SIF方法完成对文本数据的特征提取;语义匹配的方法完成跨模态数据的相似性度量.实验结果显示,对比传统的文本特征提取方法,利用SIF方法获得的文本特征能获得到更好的跨模态相似性度量结果,突出了模态内数据的特征提取作为跨模态相似性度量前提的重要性.