【摘要】：[目的 ]為了克服傳統(tǒng)視覺詞袋方法(Bag-of-Visual-Words)中忽略視覺單詞間的空間關(guān)系和語(yǔ)義信息等問題。[方法 ]本文提出一種與視覺語(yǔ)言模型相結(jié)合的基于LDA主題模型,并采用查詢似然模型實(shí)現(xiàn)檢索。[結(jié)果 ]實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,本文所提出的基于LDA的表示方法可以高效、準(zhǔn)確地解決蒙古文古籍的關(guān)鍵詞檢索問題。[結(jié)論 ]同時(shí),該方法的性能比Bo VW方法有顯著提高。
[Abstract]:[objective] to overcome the problems of ignoring the spatial relationship and semantic information between visual words in traditional visual word bag (Bag-of-Visual-Words). [methods] A subject model based on LDA combined with visual language model is proposed in this paper, and query likelihood model is used to realize retrieval. [results] the experimental data show that the proposed representation method based on LDA can efficiently and accurately solve the keyword retrieval problem of Mongolian ancient books. [conclusion] at the same time, the performance of this method is significantly improved than that of Bo VW method.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古大學(xué)圖書館;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于領(lǐng)域本體的蒙古文數(shù)字資源整合機(jī)制研究”(項(xiàng)目編號(hào):71163029)
【分類號(hào)】：TP391.3;TP391.41

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3 王，

本文編號(hào)：2303225