När människor beskriver en scen innehåller de ofta information som inte är visuellt synlig, ibland baserad på bakgrundskunskap, ibland för att berätta en historia. Vi strävar efter att separera visuella textbeskrivningar av vad som ses-från icke-visuell text i naturliga bilder och deras beskrivningar. För att göra det definierar vi först konkret vad det innebär att vara visuell, kommentera visuell text och sedan utveckla algoritmer för att automatiskt klassificera substantivfraser som visuella eller icke-visuella. Vi finner att med hjälp av enbart text, kan vi uppnå hög noggrannhet vid denna uppgift, och att införliva funktioner som härrör från datorseende algoritmer förbättrar prestanda. Slutligen visar vi att vi på ett tillförlitligt sätt kan minera visuella substantiv och adjektiv från stora corpora och att vi kan använda dessa effektivt i klassificeringsuppgiften.
För det andra föreslår Ref en metod för att skilja visuell text från icke-visuell text i bildtexter.
Detecting Visual Text
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}