I det här dokumentet tar vi itu med problemet med automatisk bildtextgenerering för nyhetsbilder. Vår strategi utnyttjar den stora resursen av bilder som finns på webben och det faktum att många av dem är betitlade. Inspirerade av det senaste arbetet inom summering föreslår vi modeller för utvinning och abstrakt bildtextgenerering. Båda fungerar över resultatet av en probabilistisk bild annotation modell som preprocessar bilderna och föreslår nyckelord för att beskriva deras innehåll. Experimentella resultat visar att en abstrakt modell som definieras över fraser är överlägsen utvinningsmetoder.
REF utvecklar modeller för utvinnings- och abstrakt bildåtergivning som fungerar över resultatet av en probabilistisk bildannoteringsmodell som förbehandlar bilderna och föreslår nyckelord för att beskriva deras innehåll.
How Many Words Is a Picture Worth? Automatic Caption Generation for News Images
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}