【摘 要】
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随着电子商务的普及,在线旅游、在线购物等也随之蓬勃发展。越来越多的消费者依据自己的消费经验通过网络对产品或服务发表评论。对于在线旅游或者在线购物网站,网站上的图像至关重要。商家需要通过学习用户发表的评论来推测用户的喜好和购物心理,在此基础上设计宣传图像。此背景下,本文做了学术性探究,尝试对图像进行自动评论,首次提出图像自动评论模型。在现实场景中,用户对图像的判断主观性很强,难以形成统一的评价标准。
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随着电子商务的普及,在线旅游、在线购物等也随之蓬勃发展。越来越多的消费者依据自己的消费经验通过网络对产品或服务发表评论。对于在线旅游或者在线购物网站,网站上的图像至关重要。商家需要通过学习用户发表的评论来推测用户的喜好和购物心理,在此基础上设计宣传图像。此背景下,本文做了学术性探究,尝试对图像进行自动评论,首次提出图像自动评论模型。在现实场景中,用户对图像的判断主观性很强,难以形成统一的评价标准。因此本文使用深度学习方法,去挖掘影响用户判断的图像属性,以及如何有效融合这些属性对图像进行评价。本文拟实现的图像自动评论算法是计算机视觉、自然语言处理与机器学习的交叉研究方向。本文的模型可以模拟用户对拍摄的图像自动生成简短评论,以便于商家根据用户的喜好对图像进行调整。本文的主要工作有:1、借鉴图像描述的方法和模型,本文首次提出图像简短评论模型,参考编码器-解码器模型算法,同时加入Attention自动编码机制来构建本文的图像自动评论模型。使用本文制作的图像评论数据集对模型进行训练调参,对拍摄的照片自动生成简短的评论。同时,基于BLEU、CIDEr等评价指标对模型进行调整以达到最佳效果。2、本文基于爬取的图片和评论,制作图像评论数据集。本文爬取了蜂鸟网的摄影论坛中和58汽车网站中的图像和评论数据,再去除异常数据和噪音,对收集的数据进行初步筛选。最后本文根据词频统计删除高频词,将图像和评论相对应,根据摄影和汽车等的专业词汇,做好图像标注,形成图像评论数据集。
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