[发明专利]具备跨语言学习能力的图像自然语言描述生成方法和装置有效
| 申请号： | 201710657104.3 | 申请日： | 2017-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN107480144B | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 李锡荣;蓝玮毓;董建锋 | 申请（专利权）人： | 中国人民大学 |
| 主分类号： | G06F40/253 | 分类号： | G06F40/253;G06F40/58;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 杨泽;刘芳 |
| 地址： | 100872 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种具备跨语言学习能力的图像自然语言描述生成方法和装置，该方法，包括：将英文描述句子通过机器翻译为目标语言描述句子；通过随机采样选取部分目标语言描述句子构成训练样本集；利用通顺样本集和不通顺样本集训练句子通顺度模型；通过句子通顺度模型对候选数据集中的目标语言描述句子进行通顺度评估，根据每个目标语言描述句子的通顺度概率来设置训练图像描述句子生成模型的策略；根据策略训练图像描述句子生成模型，得到训练之后的图像描述句子生成模型。实现依据流畅度评估结果引导训练生成目标语言的图像句子生成模型，降低了不流畅目标语言描述句子对训练过程的影响，提高了目标语言的图像句子生成模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 具备 语言 学习 能力 图像 自然语言 描述 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种具备跨语言学习能力的图像自然语言描述生成方法，其特征在于，包括：获取图像集对应的英文描述句子；将所述英文描述句子通过机器翻译为目标语言描述句子，其中，机器翻译产生的所有目标语言描述句子构成目标语言的候选数据集；从所述候选数据集中通过随机采样选取部分目标语言描述句子，所述部分目标语言描述句子构成训练样本集；根据所述目标语言的语法和使用习惯，通过人工标注方式，将所述训练样本集分为通顺样本集和不通顺样本集；利用所述通顺样本集和所述不通顺样本集训练句子通顺度模型，所述句子通顺度模型用于评估所述候选数据集中每个目标语言描述句子的通顺度；通过所述句子通顺度模型对所述候选数据集中的目标语言描述句子进行通顺度评估，得到每个目标语言描述句子的通顺度概率；根据每个目标语言描述句子的通顺度概率来设置训练图像描述句子生成模型的策略；根据所述策略训练所述图像描述句子生成模型，得到训练之后的图像描述句子生成模型；其中，目标语言描述句子的通顺度概率越高则在训练过程中对应的权重越大。
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