Mar, 2022

面向科技信息的语义对抗和媒体对抗跨媒体检索

PDF
TL;DR提出了一种面向科技信息的语义对抗和媒体对抗交叉媒体检索方法，通过学习一个共同的子空间，使不同媒体的数据能够在映射到该子空间后相互比较，以实现检索。在此基础上，通过最小化跨媒体语义一致性的损失以及建模特征映射网络内媒介的区分性损失，以提高特征映射网络的能力，该方法在交叉媒体检索方面表现出优异的效果。
cross-media retrievalscientific and technological informationcommon subspacesemantic consistencymedia discrimination
发现论文，激发创造
  • 跨媒体科技信息数据检索研究

    通过研究基于深度语义特征的跨媒体科技信息数据检索系统，以适应科技学者日常检索需要的发展趋势，以及适应国内外技术的发展方向，从而有效的检索跨媒体科技信息数据，这是目前传统科技信息检索系统所无法满足的。

    Apr, 2022

  • 基于深度语言模型的跨媒体科研成果检索

    本文提出了基于深度语言模型的跨媒体科研成果检索方法（CARDL），通过学习不同媒体数据之间的语义关联实现统一的跨媒体语义表示，并应用于科研成果文本语义向量的生成，然后通过不同媒介数据之间的语义相似度匹配实现跨媒体检索。实验结果表明，该方法比现有方法实现了更好的跨模式检索效果。

    Mar, 2022

  • 通过学习和转移单模相似度实现对抗性跨模检索

    本文提出了一种名为交叉模态相似性转移的方法，以无监督的方式学习和保持不成对但语义上相似的数据项目之间的联系，并在类别和对排序检索任务中表现出了优于现有技术的结果。

    Apr, 2019

  • 跨媒体检索综述：概念、方法、评估和挑战

    本文综述了多媒体检索中跨媒体检索的概念、方法和挑战，建立了包括数据集和实验结果的基准，并提供了一个新的跨媒体数据集 XMedia，这将有助于研究者更好地了解跨媒体检索，并为算法设计提供方便。

    Apr, 2017

  • 跨模态系统是否利用语义关系？

    该论文提出一种新的语义相似度评估指标 SemanticMap 来评估跨模态检索系统的性能，并且提出了基于单流网络的新型跨模态检索系统，该系统使用深度神经网络训练，并在 MSCOCO 和 Flickr30K 数据集上进行了评估。

    Sep, 2019

  • 细粒度跨媒体检索的新基准和方法

    本篇论文首先构建了一个细粒度跨媒体检索的新基准，包括 4 种介质类型，然后提出了一个统一的深度模型 - FGCrossNet，通过联合考虑三个约束条件，即分类约束、中心约束和排名约束，以实现更好的公共表示学习。广泛的实验证明了新基准的实用性和我们的 FGCrossNet 的有效性。

    Jul, 2019

  • 深度跨媒体知识迁移

    本文介绍了一种名为 DCKT 的深度跨媒体知识转移方法，通过两级转移架构和渐进式转移机制，将大规模跨媒体数据中的知识转移到小规模跨媒体数据中，从而提高了跨媒体检索的准确性。实验证明 DCKT 取得了良好的检索精度提升。

    Mar, 2018

  • 科学审校 Reloaded: 透明度与逻辑推理的双向模式

    通过两个步骤解决科学信息检索中的限制，第一个步骤使用查询扩展来加强稀疏检索的语言理解，第二个步骤通过仅利用长文档中的信息来提供综合和信息丰富的答案，实现双向参与，进而在透明性、逻辑思维和综合理解方面带来显著的进展。

    Feb, 2024

  • 跨模态检索综述

    本文对异构数据检索问题进行了探讨，综述并分类了已有的交叉检索方法，包括基于实值表示学习和基于二进制表示学习的方法，并介绍了多个常用的多模态数据集以及比较不同方法的实验结果。

    Jul, 2016

  • 跨模态检索的判别式监督子空间学习

    本文提出了基于判别式监督子空间学习（DS2L）的异模检索方法，包括构建共享语义图以保留每种模态内的语义结构，引入 Hilbert-Schmidt 独立准则（HSIC）来保留样本特征相似性和语义相似性的一致性，同时引入相似性保持项以更好地保留每种模态内的语义结构，实验结果表明，该方法在三个公认的基准数据集上取得了显著的效果。

    Jan, 2022