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基于深度神经网络的图像碎片化信息问答算法: 收藏
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引用; 《计算机研究与发展》2018年第12期55卷 2600-2610页; 作者：王一蕾卓一帆吴英杰陈铭钦福州大学数学与计算机科学学院福州350108; 大量结构无序、内容片面的碎片化信息以文本、图像、视频、网页等不同模态的形式,高度分散存储在不同数据源中,现有的研究通过构建视觉问答系统(visual question answering,VQA),实现对多模态碎片化信息的提取、表达和理解.视觉问答任...; 大量结构无序、内容片面的碎片化信息以文本、图像、视频、网页等不同模态的形式,高度分散存储在不同数据源中,现有的研究通过构建视觉问答系统(visual question answering,VQA),实现对多模态碎片化信息的提取、表达和理解.视觉问答任务给定与图像相关的一个问题,推理相应的答案.在视觉问答任务的基本背景下,以设计出完备的图像碎片化信息问答的框架与算法为目标,重点研究包括图像特征提取、问题文本特征提取、多模态特征融合和答案推理的模型与算法.构建深度神经网络模型提取用于表示图像与问题信息的特征,结合注意力机制与变分推断方法关联图像与问题2种模态特征并推理答案.实验结果表明:该模型能够有效提取和理解多模态碎片化信息,并提高视觉问答任务的准确率.; 来源：详细信息评论

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