一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法，包括以下步骤：步骤1：收集电影的台词，构建台词数据集；步骤2：收集电影原声，构建声音数据集；步骤3：在相关影视平台收集其所生成的标签，构建电影标签数据集；步骤4：构建基于电影台词的自动打标签模型；步骤5：采用共享节点的CNN-LSTM算法构建基于电影原声的自动打标签模型；步骤6：融合步骤4与步骤5所提及的两种模型。本发明提出一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法，采用了以卷积神经网络和循环神经网络为代表的深度学习算法，主要针对电影，利用电影在时间上的相关性从电影的台词文本、音频信号等原始信息中提取出高层抽象属性。
📄 2019106275458
📂 G06F16_483
👤 浙江工业大学
📅 2019-07-12
一种基于先验指示表征框架的遥感图文检索方法，包括图文预处理、图文检索模型的搭建和表征对齐，其中图文检索模型搭建包括构建图文预编码，构建视觉指示表征模块和语言循环注意力模块三部分；所述视觉指示表征模块通过信念矩阵对图像特征进行排序和过滤以实现冗余过滤，过滤遥感图像中的冗余信息。所述语言循环注意力模块通过递归地使用上一时间步特征激活当前时间步特征增强文本表征；其中在表征对齐中设计了归属损失函数来约束类间关系，减少语义混淆区域。本发明解决现有遥感图文检索方法中存在的语义噪声引起的性能衰退问题，提升遥感图文检索性能。
📄 2023111795196
📂 G06F16_483
👤 浙江工业大学
📅 2023-09-13
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