[发明专利]基于深度学习的面向图像的端到端中文古诗词推荐方法在审
| 申请号： | 202210799035.0 | 申请日： | 2022-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN115062179A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 吴致远 | 申请（专利权）人： | 吴致远 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06F16/51;G06F16/9535;G06V30/41;G06V30/18;G06V30/19 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310013 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的面向图像的端到端中文古诗词推荐方法，本发明首先对图像和中国传统古诗词两类数据进行自动化分析处理，分别得到图像和中文古诗词的特征提取模型，从而针对用户输入的图像，推荐合适的中文古诗词。与现有的古诗词推荐方法相比，本发明一方面考虑了中文古诗词的多标签假设充分提取了标签之间的相关性；另一方面现有大部分古诗词推荐方法先基于图像特征提取关键词信息然后基于关键词推荐古诗词，而本发明是基于图像推荐中文古诗词的端到端模型框架，直接根据提取的图像特征推荐中文古诗词，避免将关键词作为中间结果导致的信息缺失。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 面向 图像 端到端 中文 古诗词 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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