[发明专利]一种标签预测方法及装置

说明书

本申请实施例公开了一种标签预测方法及装置。所述方法包括：获取至少一个图像数据集，所述图像数据集中的图像属于同一类别；在预设的图像标签范围内分别对所述图像数据集中的图像进行标签预测，生成各个图像的至少一个预测标签；分别统计每个预测标签出现的次数，获取所述次数满足预设条件的预测标签所对应的图像，设置所述图像所属的图像数据集的标签为所述预测标签。利用本申请各个实施例，可以提高标签预测的准确程度和合并效率。

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，特别涉及一种标签预测方法及装置。

背景技术

近年来，随着科学技术的迅速发展，人们对于智能化生活产生越来越多的需求。“以图搜图”、“以图搜文字”对用户来说也许并不陌生，在很多网络购物平台、搜索平台等都可以根据用户输入的图片搜索得到与输入图片属于同一类的或者相似的图片，甚至还可以匹配出图片中展示的内容。在一些示例中，如根据用户输入的猫咪图片搜索得到与输入猫咪图片相似的图片，或者得到图片中猫咪的品种等信息。

为了保证用户在平台上能够搜索到与输入图片相关的图片或者文字，往往需要能够提供“以图搜图”、“以图搜文字”等服务的平台具有海量的图片数据资源。在构建图片数据资源的过程中，往往需要给图片打上标签，该标签可以表征该图片在数据资源中的所属类别，以便更好地管理图片资源，所述标签诸如“英短”、“栀子花”、“键盘”等。对于服务平台来说，当然希望每一个标签下的图片数量越多越好，因此，相关服务平台需要从其他图片数据资源中搜集图片，并扩充至自己的图片数据资源中。在扩充过程中，其他图片数据资源中的图片也包括标签信息，但是不同平台上图片标签的设置规则不尽相同。例如，国外数据平台上图片的标签语言和目标语言不相同，利用翻译软件将标签语言翻译成目标语言，可以发现会出现一词多义、词义不明等现象。上述现象导致某些图片标签无法合并至平台上现有图片数据资源中。例如，在Google open image中包含标签为“comics”的多个图片，若目标语言为中文，将“comics”翻译成中文，则可以包括“漫画”、“漫画书”、“漫画人物”等多种表达方式。若现有图片数据平台中均包含“漫画”、“漫画书”、“漫画人物”这三个标签，则在现有技术中会出现不确定将“comics”合并至哪一个标签的问题。

为了解决上述问题，现有技术中往往通过人工观察的方式来判断图片标签能否与现有标签进行合并。如可以打开Google open image中包含标签为“comics”的多个图片，人工查看“comics”是属于“漫画”，还是“漫画书”、“漫画人物”。上述人工观察的方式工作量较大，工作效率较低。

因此，现有技术中亟需一种更加准确、智能化的图像标签合并方式。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种标签预测方法及装置，可以提高提高标签预测的准确程度和合并效率。

本申请实施例提供的一种标签预测方法及装置具体是这样实现的：

一种标签预测方法，包括：

获取至少一个图像数据集，所述图像数据集中的图像属于同一类别；

在预设的图像标签范围内分别对所述图像数据集中的图像进行标签预测，生成各个图像的至少一个预测标签；

分别统计每个预测标签出现的次数，获取所述次数满足预设条件的预测标签所对应的图像，设置所述图像所属的图像数据集的标签为所述预测标签。

一种标签预测方法，包括：

获取至少一个图像数据集，所述图像数据集中的图像属于同一类别；

在预设的图像标签范围内分别对所述图像数据集中的图像进行标签预测，生成各个图像的至少一个预测标签；

分别统计所述预测标签所对应图像的个数，当所述个数满足预设条件时，设置所述图像所属的图像数据集的标签为所述预测标签。

一种标签预测方法，包括：