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一种基于复杂网络分析方法的视觉问答问题解决方法

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本发明公开了一种基于复杂网络分析方法的视觉问答问题解决方法，包括语义概念网络构建、非随机深度游走、图像和文本特征融合及分类器，语义概念网络构建旨在挖掘概念的共现模式以增强语义表达，非随机深度游走实现复杂网络关系到低维特征的映射，在构建图像语义概念网络的基础上，应用深度游走算法学习语义概念网络中节点的潜在关系，并将复杂网络中的节点映射成一个低维特征向量，多项式逻辑回归融合图像和文本特征以解决视觉问答问题。本发明深入挖掘了概念共生模式和集群概念的层次结构，有效地集成了图像的视觉和语义特征，以及自然语言特征，为解决视觉问答问题提供了一种可行途径。

著录项

公开/公告号CN109255359B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-12

原文格式PDF
申请/专利权人南京邮电大学;
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申请/专利号CN201811134007.7
发明设计人李群;肖甫;徐鼎;周剑;
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申请日2018-09-27
分类号G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);
代理人彭雄
地址江苏省南京市亚东新城区文苑路9号
入库时间 2022-08-23 12:47:49

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