典型文献
基于单词等级和关联性语义多模态主题模型的社会事件分类
文献摘要：
多媒体社会事件分类问题是多媒体研究领域中的热点问题.现有基于有监督主题模型的社会事件分类方法,未充分利用语料库(文本、视觉等模态)的内部语义信息,模型分类性能有待进一步提升.针对此问题,提出了一种融合单词等级和单词文档关联性语义的多模态监督主题模型(multi-modal supervised topic model based on word rank and relevance semantic weighting,DPRF-MMSTM),利用依存句法分析结果来划分文本模态单词对文档表征的贡献等级,挖掘出文本单词的等级语义;同时,考虑多模态单词的关联文档频数信息,用于单词文档关联性语义的提取;将2种语义融合到多模态单词的采样过程,实现基于有监督主题模型的社会事件分类.在多模态和单模态数据集上的对比实验表明,对比现有方法,DPRF-MMSTM模型在社会事件分类精度上分别提高了1.200％,1.630％,在主题一致性上分别提高了38.0％,8.5％.
文献关键词：
社会事件分类;主题模型;多模态;等级权重;关联性权重
中图分类号：
作者姓名：
薛峰;张涛;李书杰
作者机构：
合肥工业大学软件学院 合肥 230601;合肥工业大学计算机与信息学院 合肥 230601
文献出处：
引用格式：
[1]薛峰;张涛;李书杰-.基于单词等级和关联性语义多模态主题模型的社会事件分类)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(10):1477-1488
A类：
社会事件分类,有监督主题模型,DPRF,MMSTM,关联性权重
B类：
单词,多媒体,分类问题,分类方法,语料库,语义信息,模型分类性能,文档,multi,modal,supervised,topic,model,on,word,rank,relevance,semantic,weighting,依存句法分析,分文,挖掘出,频数,语义融合,合到,单模,分类精度,等级权重
AB值：
0.243841
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