【摘 要】
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图片生成描述是近几年在自然语言处理领域中的一个热点,主要任务是给一张图片生成一段能被人理解的文字。目前,在此任务的研究成果中,大多使用的是编码解码框架。最初的以机
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图片生成描述是近几年在自然语言处理领域中的一个热点,主要任务是给一张图片生成一段能被人理解的文字。目前,在此任务的研究成果中,大多使用的是编码解码框架。最初的以机器翻译为基础的编码解码框架在经过一定修改后,就取得了良好的效果。为了使图片生成描述有更好的效果,并且能根据描述获得图片,显示在网页上,文本主要做了以下研究:1)实现加入注意力机制的图片生成描述近些年,随着深度学习的发展,图片生成描述这一任务在不断地被更新与完善。本文将以Xu K等人提出的基于加入注意力机制的图片生成描述作为研究对象,对其结构和原理进行分析,通过实验验证其准确性。2)搭建基于Lucene的图片检索系统在图片生成描述后,根据处理图片的多少,可能会产生一个包含成百上千的图片信息的文本文件。为了能从这个大数据文本文件中准确获得想查询的图片,我们可以通过使用Lucene全文检索工具包检索这些图片。本文将研究Lucene搜索技术,分析其系统结构,并以此为基础搭建了一个图片检索系统用于图片检索。
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