9、基于语义的图像检索与多语言自动文本摘要优化

基于语义的图像检索与多语言自动文本摘要优化

在当今信息爆炸的时代，图像检索和文本摘要技术变得至关重要。图像检索能够帮助用户快速找到他们需要的图像，而文本摘要则能让用户迅速获取文本的核心内容。本文将详细介绍基于语义的图像检索算法以及探索图的浓密路径以改进统计多语言自动文本摘要的方法。

基于语义的图像检索

概念重要性判断与示例处理

在图像检索中，概念的重要性判断是一个关键环节。对于只出现在部分图像中的概念，不能立即判定其不重要，可将其分为以下三种类型：
- 若该概念在其他图像中有通过直接或间接关系强化它的概念（如苹果 - 水果 - 香蕉），则它是重要的，至少其共同概念（如这里的“水果”）是重要的。
- 若该概念在其他图像中有直接或间接与之矛盾的概念，则它不重要。
- 若在其他图像中既没有强化它的概念，也没有与之矛盾的概念，则可认为其重要性适中，或者忽略它。

对于正例和反例，处理方式如下：
- 正例和反例集合之间的共同概念应被忽略。共同概念指相同概念或具有正相关关系的概念。
- 两个集合之间的判别性概念（通过直接或间接关系）是重要的。若概念存在于正例集合中，应被寻找；若存在于反例集合中，则应被排除。

查询制定与本体创建

查询制定时，会让用户从显示的图像中选择最多数量符合其需求的图像，这些被选图像的标注概念集合构成初始查询。

本体创建选择“自然”领域，具体步骤如下：
1. 选择代表“自然”领域的图像集合，用本体对这些图像进行标注。本体中的关系分为三类：
- 正关系（强化关系）：如“沙丘”概念的存在意味着“沙漠”概念的存在。