Abstrakt. I detta dokument föreslår vi att man använder den maximala Entropy-metoden för uppgiften med automatisk bildanmärkning. Med tanke på märkta träningsdata är Maximum Entropy en statistisk teknik som gör att man kan förutsäga sannolikheten för en märkning given testdata. Teknikerna gör det möjligt att på ett effektivt sätt fånga upp samband mellan olika funktioner. och har framgångsrikt tillämpats på ett antal språkuppgifter inklusive maskinöversättning. I vårt fall ser vi bild annotation uppgift som en där en utbildning data uppsättning bilder märkta med nyckelord tillhandahålls och vi måste automatiskt märka test bilder med nyckelord. För att göra detta representerar vi först bilden med hjälp av ett språk av vistermer och sedan förutsäga sannolikheten för att se ett engelskt ord med tanke på den uppsättning vistermer som bildar bilden. Maximal Entropy gör det möjligt för oss att beräkna sannolikheten och dessutom gör det möjligt för sambanden mellan vistermer att inkorporeras. De experimentella resultaten visar att Maximum Entropy överträffar en av de klassiska översättningsmodeller som har tillämpats på denna uppgift och Cross Media Relevance Model. Eftersom Maximum Entropy modellen gör det möjligt att använda ett stort antal predikat för att eventuellt öka prestanda ännu mer, Maximum Entropy modellen är en lovande modell för uppgiften att automatisk bild annotering.
I REF föreslås användning av maximal entropi för uppgiften automatisk bild annotation.
Using Maximum Entropy for Automatic Image Annotation
{'venue': 'CIVR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}