Problemet med polysemi i nyckelordsbaserad bildsökning uppstår främst från den inneboende tvetydigheten i användarfrågor. Vi föreslår ett latent modellbaserat tillvägagångssätt som löser användarens sökning tvetydighet genom att tillåta känsla specifik mångfald i sökresultat. Med tanke på ett sökord och de bilder som hämtas genom att utfärda frågan till en bild sökmotor, lär vi oss först en latent visuell känsla modell av dessa polysemösa bilder. Därefter använder vi Wikipedia för att disambiguera ordet känsla av den ursprungliga frågan, och utfärdar dessa Wiki-senser som nya frågor för att hämta känsla specifika bilder. En sense-specifik bildklassare lärs sedan genom att kombinera information från den latenta visuella sense-modellen, och används för att samla och omklassa de polysemösa bilderna från det ursprungliga frågeordet till sina specifika sinnen. Resultat på en grund sanning av 17K bild som returneras med 10 sökord sökningar och deras 62 ord sinnen ger empiriska indikationer på att vår metod kan förbättra på befintliga sökord baserade sökmotorer. Vår metod lär sig de visuella word sense modellerna på ett helt oövervakat sätt, filtrerar effektivt bort irrelevanta bilder, och kan bryta den långa svansen av bildsökning.
Ett annat tillvägagångssätt REF använder Wikipedia för att hitta sinnena i ett ord.
A Latent Model for Visual Disambiguation of Keyword-based Image Search
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}