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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：一种基于信息熵的图像段落描述文本生成方法，构建图像段落描述文本生成模型，模型包括特征提取网络、特征融合网络和文本解码网络；对于图文数据集，提取图像视觉信息特征、图像语义特征、图像空间位置特征和文本内容特征并交互融合，在每个时间步解码文本时根据生成内容动态关注融合特征；采用交叉熵损失训练模型，并在解码生成过程中应用相似度惩罚，抑制重复短语，保证与数据集的文本分布对齐；引入对段落文本的信息熵定量度量，将信息熵指标作为额外的奖励信号，对模型进行基于策略梯度的强化学习训练；利用完成强化学习训练的模型生成图像段落描述文本。本发明可在保证准确性的前提下提高对图像细节描述的能力，增强段落描述内容的多样性。
主权项：1.一种基于信息熵的图像段落描述文本生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建图像段落描述文本生成模型，模型包括特征提取网络、特征融合网络和文本解码网络；对于图文数据集，利用所述特征提取网络提取图像视觉信息特征、图像语义特征、图像空间位置特征和文本内容特征；步骤2，利用所述特征融合网络，将步骤1所提取特征交互融合；步骤3，利用所述文本解码网络，在每个时间步解码文本时根据生成内容动态关注融合特征；步骤4，采用交叉熵损失训练所述图像段落描述文本生成模型，并在解码生成过程中应用相似度惩罚，抑制重复短语，保证与数据集的文本分布对齐；步骤5，引入对段落文本的信息熵定量度量，将信息熵指标作为额外的奖励信号，对模型进行基于策略梯度的强化学习训练；步骤6，利用完成强化学习训练的图像段落描述文本生成模型，以图像为输入，生成图像段落描述文本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于信息熵的图像段落描述文本生成方法
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