结合词向量和自注意力机制的设计素材推荐系统

作     者：孙清华 邓程 顾振宇 Sun Qinghua;Deng Cheng;Gu Zhenyu

作者机构：上海交通大学设计学院上海200240 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2024年第36卷第1期

页      码：63-72页

摘      要：当设计师使用文本在设计库中检索素材时,基于词匹配的搜索无法有效地识别文本中的设计意图并推荐合适的素材.对此,提出一个结合词向量和自注意力机制的设计素材推荐系统.首先从预训练词向量模型中获取文本的词向量表征;然后利用自注意力机制学习文本中不同词的权重以及文本与设计语义间的映射关系;最后基于模型输出与向量相似,检索并重排序设计素材形成推荐.所提系统还能检索带有不同语义标签的素材数据,通过计算其语义与设计语义的词相似作为权重,转换其数据维度与模型输出维度一致.基于1300个电商设计案例和200种字体进行实验的结果表明,用户评估推荐结果的有效率分别为55%和57.3%,处于同类工作中上水平;验证了该系统的可行性及有效性.

主 题 词：设计素材推荐 语义提取 自注意力机制 词向量 设计工具 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2024.19823

馆 藏 号：203126113...