一种基于迁移学习的文本—图像特征映射算法

摘要：

提出一种事件约束下基于迁移学习的文本—图像特征映射算法.通过潜在狄利克莱分配方法对事件文本数据进行主题建模,并通过计算主题特征的信息增益选出最显著的文本特征；用视觉词袋模型和朴素贝叶斯方法对事件图片进行主题建模；通过同事件下的文本数据特征分布和文本—图像共现数据特征分布,实现了对图像特征分布的近似.在包含15个主题事件的数据集上进行实验的结果证明了所提特征映射算法的有效性.

关键词：事件约束、迁移学习、文本—图像特征映射、共现数据

所属期刊栏目：35

分类号：TN919

资助基金：国家重点基础研究发展计划项目2012CB821200,2012CB821206;国家自然科学基金项目91024001,61070142;北京市自然科学基金项目4111002

在线出版日期：2013-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5