論文の概要: Cross-Media Scientific Research Achievements Retrieval Based on Deep Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15595v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 14:04:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 16:44:05.178619
• Title: Cross-Media Scientific Research Achievements Retrieval Based on Deep Language Model
• Title（参考訳）: 深層言語モデルに基づくクロスメディア科学研究成果検索
• Authors: Benzhi Wang, Meiyu Liang, Feifei Kou and Mingying Xu
• Abstract要約: 本稿では,深層言語モデル(CARDL)に基づくマルチメディア科学研究成果検索手法を提案する。 異なるモーダルデータ間のセマンティックアソシエーションを学習することにより、統合されたメディア間セマンティック表現を実現する。 異なるモーダルデータ間のセマンティックな類似性マッチングにより、クロスメディア検索を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.900289363118179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Science and technology big data contain a lot of cross-media information.There are images and texts in the scientific paper.The s ingle modal search method cannot well meet the needs of scientific researchers.This paper proposes a cross-media scientific research achievements retrieval method based on deep language model (CARDL).It achieves a unified cross-media semantic representation by learning the semantic association between different modal data, and is applied to the generation of text semantic vector of scientific research achievements, and then cross-media retrieval is realized through semantic similarity matching between different modal data.Experimental results show that the proposed CARDL method achieves better cross-modal retrieval performance than existing methods. Key words science and technology big data ; cross-media retrieval; cross-media semantic association learning; deep language model; semantic similarity
• Abstract（参考訳）: 科学と技術 ビッグデータには、多くのクロスメディア情報が含まれている。科学論文には画像とテキストがある。s ingle modal search methodは、科学研究者のニーズを十分に満たさない。本論文は、深層言語モデル(deep language model:cardl)に基づく、クロスメディア科学研究成果検索手法を提案する。 異なるモーダルデータ間の意味関係を学習し、科学研究成果のテキスト意味ベクトル生成に適用し、異なるモーダルデータ間の意味類似性マッチングにより、メディア横断検索を実現することにより、統一的なクロスメディア意味表現を実現する。 キーワード科学と技術ビッグデータ ; クロスメディア検索; クロスメディアセマンティックアソシエーション学習; ディープ言語モデル; セマンティック類似性

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