基于CNN和LTSM的双语图像标题生成
资料介绍
图像标题( Image( aption)的研究大多是对图像生成单一语言的标题,而在当今各国语言交汇融合的情况下,对一张图像生成两门甚至多门语言标题是必然趋势,以让不同母语的人理解其他人对同一张图片的评价。对此,提出一种双语图像标题,即图像同时生成两种语言标题的方法。该方法由一个编码器和两个不同的解码器组成,其中编码器基于卷积神经网络,用于提取图像特征;解码器基于长短时记忆网络,两个不同的解码器分别用于解码两种不同的语言特征。由于两种语言标题之间存在着互译的特性,因此提出了双语料图像标题的联合生成模型。具体地,在解码端采用交替的方式生成两种语言的标题,使得在预测某种语言的下一个单词时,不仅可以利用该语言标题的历史信息,还可以利用另一门语言标题的历史信息,同时促进两种语言标题生成的性能。基于 MSCOCO2014数据集的实验结果表明,双语图像标题联合生成能够冋时提髙两门语言的性能,在英文上较英文单语言标题生成的性能提高了1.0个BLEU4值和0.98个 CIDER值,在日文上较日文单语言标题生成的性能提高了1.0个BLEU4值和0.31个 Cider值。
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