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延伸拓展
詳情介紹:2.基于分類的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出很多方法,一大部分是通過(guò)先提取訓(xùn)練圖像的底層特征,然后在底層特征和關(guān)鍵詞分類器之間建立分類模型,再對(duì)未標(biāo)注的圖像集運(yùn)用這個(gè)模型進(jìn)行分類,完成語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字。早期的分類器只能實(shí)現(xiàn)圖像與關(guān)鍵詞之間的一對(duì)一標(biāo)注,后來(lái)經(jīng)過(guò)對(duì)分類器的改進(jìn),可以實(shí)現(xiàn)一對(duì)多的分類。但是基于分類的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字,無(wú)論是一對(duì)一的分類方式還是一對(duì)多的分類方法,都在不同程度上受到分類器個(gè)數(shù)的約束和限制,對(duì)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的圖像或者大量關(guān)鍵詞的標(biāo)注情況不適用。但是,基于分類模型的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字在圖像識(shí)別和檢索方面有很明顯的優(yōu)越性。相關(guān)模型的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字方法是通過(guò)構(gòu)建一個(gè)概率統(tǒng)計(jì)模型來(lái)計(jì)算圖像內(nèi)容和標(biāo)注關(guān)鍵詞之間的聯(lián)合概率。圖像底層特征與標(biāo)注關(guān)鍵詞之間不是一一對(duì)應(yīng)的,聯(lián)系不是太緊密。但是要想準(zhǔn)確得到圖像內(nèi)容與標(biāo)注詞之間的聯(lián)合概率,就要分析語(yǔ)義關(guān)鍵詞之間存在的共生概率關(guān)系,語(yǔ)義關(guān)鍵詞之間的不獨(dú)立性,會(huì)造成計(jì)算得到聯(lián)合概率不準(zhǔn)確,而影響標(biāo)注結(jié)果?;诎氡O(jiān)督模型語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字方法的優(yōu)點(diǎn)是在學(xué)習(xí)階段可以利用更多的數(shù)據(jù),更加適合于已標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量相對(duì)較小、總數(shù)據(jù)量較大的情況。這種語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字方法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可以得到很好地推廣。但是該種標(biāo)注方法也有缺點(diǎn),在標(biāo)注的過(guò)程中必須考慮圖像間的權(quán)值問(wèn)題,以及圖像與圖像之間,詞與詞之間,圖像與詞語(yǔ)之間的相關(guān)性問(wèn)題,而這些問(wèn)題也是基于語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字過(guò)程中的關(guān)鍵點(diǎn)與難點(diǎn)。
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