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圖像數(shù)據(jù)飛速增多，而計(jì)算機(jī)與人對圖像數(shù)據(jù)的理解間存在語義鴻溝。如何有效地理解、管理和組織圖像數(shù)據(jù)是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界面臨的一個(gè)重大挑戰(zhàn)。利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成能夠描述圖像內(nèi)容的自然語言描述有助于彌合語義鴻溝，從而提升對圖像數(shù)據(jù)的理解。現(xiàn)有工作致力于英文句子生成。與之不同的是，該文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)面向中文的看圖造句系統(tǒng)。通過大規(guī)模機(jī)器翻譯克服了中文訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏的冋題，同時(shí)提岀了結(jié)合中文標(biāo)簽自動(dòng)預(yù)測，對深度模型預(yù)測句子進(jìn)行重排序的增強(qiáng)方法，改善句子生成質(zhì)量。在兩個(gè)中文圖像句子數(shù)據(jù)集 Flickr8kcn和 Flickr30k-cn上的實(shí)驗(yàn)表明，該文提出的標(biāo)簽增強(qiáng)方法可以有效改善現(xiàn)有兩種看圖造伺模型（ Google模型和 Attention模型）所生成句子的質(zhì)量。標(biāo)簽增強(qiáng)使得 Google模型在 Flickr8kcn測試集上的CIEr指標(biāo)從0.474提髙到0.503，lickr3ok-cn測試集上的CIDE指標(biāo)從0.325提高到0.356.通過標(biāo)簽增強(qiáng)， Attention模型在這兩個(gè)數(shù)據(jù)集上的CIDER分別從0.510提高到0536，從0.392提高到到0.41。
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