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基于结构化语义表示的视觉问答方法

摘要

本发明提供了一种基于结构化语义表示的视觉问答方法,通过卷积神经网络提取出输入图像的图像特征;通过预先训练的字嵌入模型从所述输入图像相关的输入问题中,提取出每个词的词向量;对所述图像特征和所述词向量进行加权处理,得到加权后的图像特征向量和文本特征向量;通过Tree‑LSTM网络将所述词向量转换为结构化语义表示向量;将所述图像特征向量、文本特征向量、结构化语义表示向量进行融合处理,得到对应的融合特征向量;将所述融合特征向量作为预测模型的输入,由所述预测模型输出所述输入问题对应的答案。本发明从问题中提取了更加丰富的语义信息,通过多层训练优化提高了预测模型的性能,从而提高了答案的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN111008293A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN201811164612.9

  • 发明设计人 熊红凯;余东晨;

    申请日2018-10-06

  • 分类号

  • 代理机构上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人徐红银

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2023-12-17 07:34:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/583 申请日:20181006

    实质审查的生效

  • 2020-04-14

    公开

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