Vi föreslår en ram för ordvektoranpassning, som gör vektorer av visuellt liknande begrepp nära varandra. Här är ordvektorer verkliga värden för vektor representation av ord, t.ex. ord 2vek representation. Vår grundidé är att anta att varje koncept har vissa hypernymer som är viktiga för att bestämma dess visuella egenskaper. Till exempel, för ett koncept Svälj med hypernymer Fågel, Djur och Entitet, tror vi Bird är det viktigaste eftersom fåglar har vanliga visuella egenskaper med sina fjädrar etc. Anpassade ordvektorer erhålls för varje ord genom att ta en viktad summa av en given ursprunglig ordvektor och dess hypernymordvektorer. Vår viktoptimering gör vektorer av visuellt liknande begrepp nära varandra, genom att ge en stor vikt för sådana viktiga hypernymer. Vi tillämpar anpassade ordvektorer för noll-shot-inlärning på TRECVID 2014 semantiska indexdatasetet. Vi uppnådde 0,083 av genomsnittlig precision, vilket är den bästa prestandan utan att använda TRECVID träningsdata så vitt vi vet.
Inoue m.fl. REF syftar till att anpassa det ursprungliga ordet vektorer för att göra två visuellt liknande begrepp nära varandra i det anpassade ordet vektorutrymme genom att representera ett koncept med en viktad summa av dess ursprungliga ord vektor och dess hypernym (baserat på WordNet) ord vektorer. Och vikterna lärs av visuella resurser.
Adaptation of Word Vectors using Tree Structure for Visual Semantics
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}