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2025-07-24 16:18本頁(yè)面
【正文】 g引用圖片的區(qū)別（續(xù)） ? 統(tǒng)計(jì)結(jié)果 ? 對(duì) 3148499張圖片進(jìn)行來(lái)源標(biāo)記統(tǒng)計(jì)，來(lái)自 a的有 77279張，來(lái)自 img的有 3071220張 ? 抽樣分析，間隔抽取 a的 387張， img的308張 ? 人工評(píng)價(jià)樣本，得到： 來(lái)自 a的有意義圖片比例為： 74%，來(lái)自img的有意義比例為： 37% 發(fā)現(xiàn)的一些統(tǒng)計(jì)規(guī)律（續(xù)） ? 圖片引用次數(shù)的區(qū)別 ? 引用次數(shù)的多少可以在一定程度上反映圖片的重要性 ? 通常 a引用的圖片引用次數(shù)越高則圖片越重要 ? img引用的圖片因?yàn)槭艿窖b飾性和廣告圖片的影響，引用次數(shù)規(guī)律性不強(qiáng) 發(fā)現(xiàn)的一些統(tǒng)計(jì)規(guī)律（續(xù)） ? 圖片引用次數(shù)的區(qū)別（續(xù)） ? 統(tǒng)計(jì)圖 不同標(biāo)記來(lái)源的統(tǒng)計(jì)折線圖0%20%40%60%80%100%5 10 15 5099引用次數(shù)有意義比例aimg發(fā)現(xiàn)的一些統(tǒng)計(jì)規(guī)律（續(xù)） ? 以上的這些規(guī)律對(duì)于改進(jìn)無(wú)用圖片過(guò)濾和查詢(xún)結(jié)果圖片排序有重要的價(jià)值。 結(jié)合文本和內(nèi)容的方法 ? 利用基于內(nèi)容的提取方法，可以得到圖片的可視特征組成的向量 ? 考慮如何與得到的文本向量相結(jié)合來(lái)改進(jìn)信息的相關(guān)性，從而改進(jìn)圖片搜索引擎的查詢(xún)效果（作為未來(lái)系統(tǒng)改進(jìn)方向） 結(jié)合文本和內(nèi)容的方法（續(xù)） ? 先文本后內(nèi)容的方法 ? 先用文本查詢(xún)，得到初始圖片集，用戶(hù)挑選相近的圖片，進(jìn)行內(nèi)容相似查詢(xún)，最終得到想要的圖片 ? 拼接兩個(gè)向量 ? 在查詢(xún)時(shí)同時(shí)提供關(guān)鍵字和相似圖片，利用類(lèi)似 VSM的方法進(jìn)行匹配 結(jié)合文本和內(nèi)容的方法（續(xù)） ? 利用 LSI整合兩個(gè)向量 ? 將文字和內(nèi)容向量拼接，然后利用 LSI算法來(lái)得到整合的語(yǔ)義空間。 ? 我做了一個(gè)試驗(yàn)： LSI試驗(yàn) 結(jié)合文本和內(nèi)容的方法（續(xù)） ? 整合的意義 ? 可以得到文檔和文字內(nèi)容特征之間的關(guān)系 ? 可以用于構(gòu)建語(yǔ)義庫(kù) ? 從 文字 ??可視特征 ，比如 “ 天空 ” ??藍(lán)色 ? 用于基于語(yǔ)義的查詢(xún) ? 查詢(xún)可以基于文本或內(nèi)容，能夠?qū)⒁粋€(gè)向量中的相似關(guān)系引入另一個(gè)向量 謝謝！
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