【摘 要】
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文本、图像、视频、音频等多种媒体数据具有多源异构的特性,这导致“语义鸿沟”问题的出现。现有文献采用的方法中大多数是针对文本和图像两种媒体数据展开研究,难以实现更多
【机 构】
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北京语言大学语言智能研究院,泉州信息工程学院云计算与物联网技术福建省高等学校重点实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目“大数据环境下面向图书馆资源的跨媒体知识服务研究”(19BTQ012)。
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文本、图像、视频、音频等多种媒体数据具有多源异构的特性,这导致“语义鸿沟”问题的出现。现有文献采用的方法中大多数是针对文本和图像两种媒体数据展开研究,难以实现更多类型媒体数据的关联分析。因此,本文融入多种媒体数据的语义特征和分布特征,来对跨媒体关联分析方法进行深入研究,以实现文本、图像、视频、音频等多种媒体数据的一致性表示。首先,对多种媒体数据进行向量化表示,并输入模型;其次,利用双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)挖掘输入数据的上下
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