wordTree学习笔记

最新推荐文章于 2025-06-01 12:10:03 发布
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WordTree是一种树形结构，用于表示词汇的语义范围。从physical object到Norfolk terrier，节点按语义从大到小排列。在预测时，利用条件概率计算各级别的可能性。训练时，多label策略将当前节点及其所有父节点设为label。这种结构在图像分类中能灵活选择输出层级。

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WordTree是一个词集之间的树形结构，通过语义范围确定节点上下级关系。
如：Norfolk terrier从上到下的节点依次为 physical object、animal、mammal、hunting dog、terrier、Norfolk terrier。语义范围从大到小。
使用WordTree结构预测时，每个节点下的所有子节点，构成了一个同义词集，对所有的同义词集求softmax得到的就是条件概率。
使用条件概率公式可以得到实际概率，例如：
Pr(Norfolk terrier)=Pr(Norfolk terrier ∣ terrier)∗Pr(terrier ∣ hunting dog)∗Pr(mammal ∣ animal)∗Pr(animal ∣ physical object) Pr(Norfolk\ terrier) = Pr(Norfolk\ terrier\ |\ terrier) * Pr(terrier\ |\ hunting\ dog) * Pr(mammal\ |\ animal) * Pr(animal\ |\ physical\ object) Pr(Norfolk terrier)

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