Bildnotering, uppgiften att automatiskt generera beskrivningsord för en bild, är en nyckelkomponent i olika program för bildsökning och hämtning. Att skapa bilddatabaser för modellutveckling är dock kostsamt och tidskrävande, eftersom nyckelorden måste handkodas och processen upprepas för nya samlingar. I detta arbete utnyttjar vi den stora resursen av bilder och dokument som finns på webben för att utveckla bildanmärkningsmodeller utan någon mänsklig inblandning. Vi beskriver en probabilistisk modell baserad på antagandet att bilder och deras samtidiga textdata genereras av blandningar av latenta ämnen. Vi visar att denna modell överträffar tidigare föreslagna tillvägagångssätt när den tillämpas på bild annotering och den relaterade uppgiften textillustration trots den bullriga karaktären av vår datauppsättning.
REF presenterade ett probabilistiskt tillvägagångssätt för automatisk bildanmärkning och textillustration, baserat på antagandet att bilder och deras samtidiga textdata genereras av blandningar av latenta ämnen.
Topic Models for Image Annotation and Text Illustration
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}