基于多级图文语义对齐模型的新闻事件搜索方法及系统
公开
摘要
本发明提出用于图文匹配的多级视觉‑文本语义对齐模型MSAVT，并提供了基于图文匹配的多级视觉‑文本语义对齐模型MSAVT的新闻事件检索方法，实现了新闻事件跨模态图文搜索，以满足当下新闻检索需求。本发明提供的跨模态检索模型的图文对齐精度更高，应用于新闻事件跨模态图文检索时在多个水平的召回率和平均准确精度等指标上有显著的提升。同时，引入预训练的BERT模型提取文本特征，提高了算法的泛化性能。模型采用公共空间特征学习方法，可以独立的获取图像和文本的向量表征，即可以预先存储检索结果的向量表示，检索耗时较短，可以应用于实际场景中。
基本信息
专利标题 ：
基于多级图文语义对齐模型的新闻事件搜索方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297473A
申请号 ：
CN202111413975.3
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-11-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
范春晓吴岳辛孙娟娟汤艺郭皓洁
申请人 ：
北京邮电大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西土城路10号
代理机构 ：
北京市商泰律师事务所
代理人 ：
黄晓军
优先权 ：
CN202111413975.3
主分类号 ：
G06F16/9535
IPC分类号 ：
G06F16/9535 G06F16/907 G06F16/906 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9535
••••基于用户配置文件和个性化自定义搜索
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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