面向英汉双向跨语言图像检索的文本分析关键技术研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61170095
项目类别：
面上项目
资助金额：
57.0万
负责人：
张玥杰
依托单位：
复旦大学
学科分类：
F0211.信息检索与社会计算
结题年份：
2015
批准年份：
2011
项目状态：
已结题
起止时间：
2012-01-01 至2015-12-31

项目参与者：
洪道诚；黄竹风；陈曦；岑磊；苏艳霞；吴伟；刘全平；鲁学凤；
关键词：
文本分析 ImageCLIR)Information 双语概念语义网络 Retrieval 统计学习跨语言图像检索(Cross-Language Image 跨语言信息检索(Cross-Language CLIR)

项目摘要

为使信息用户充分利用丰富的多语种多媒体网络资源，跨语言图像检索应运而生，即以不同语言描述的用户查询与具有多语标注/字幕的图像之间的匹配问题。跨语言图像检索研究位于跨语言信息检索、图像检索、文本分析三者之间的交集领域，目前对于其所必需的相关文本分析技术，虽然相对独立的研究较多，但离完全解决仍距离很远。特别是如何适用于针对大规模多样化信息源的跨语言图像检索这一特殊环境中，依然是一个需要关注与解决的难题。本课题正是在传统跨语言信息检索和图像检索基本理论的基础上，侧重于研究跨语言图像检索中涉及相关联文本信息的知识源构建、未登录词项处理、查询翻译、词义评估与消歧、查询扩展与优化、及排序与垃圾信息过滤等重要文本分析问题，从而建立一种融合相关联文本分析关键技术的跨语言图像检索实现框架，由此引出针对英汉双向跨语言图像检索更为深入的研究，为更加有效地利用文本分析技术来提高跨语言图像检索性能提出一条崭新途径。

结项摘要

跨语言图像检索研究位于跨语言信息检索、图像检索、文本分析三者之间的交集领域，目前对于其所必需的相关文本分析技术，虽然相对独立的研究较多，但离完全解决仍距离很远。特别是如何适用于针对大规模多样化信息源的跨语言图像检索这一特殊环境中，依然是一个需要关注与解决的难题。本课题正是在传统跨语言信息检索和图像检索基本理论的基础上，侧重于研究跨语言图像检索中所涉及相关联文本信息的重要分析与处理问题，建立融合相关联文本分析关键技术的跨语言图像检索实现框架，由此引出针对跨语言图像检索更为深入的研究，为更加有效地利用文本分析技术来提高跨语言图像检索性能提出新途径。其主要研究成果涵盖面向跨语言图像检索的文本层次化分析与关联挖掘方法、面向跨语言图像检索的跨模态分析与处理方法、面向跨语言图像检索的搜索模式与新探索、以及面向跨语言图像检索的统计学习与优化方法四个主要方面。有关本课题的相关学术研究论文，已在国际期刊上发表5篇，在国内权威与核心期刊上发表4篇，在国际学术会议上发表11篇，其中SCI检索2篇、EI检索与将被EI检索17篇。同时，基于相关研究工作，申请国家发明专利8项，申请软件著作权1项，其中国家发明专利授权2项。特别是，相关研究成果在实际项目中具体运用，获得“军队科技进步二等奖”（个人排名第三）。在进行国内外学术交流方面，课题组研究人员参加多个国内外相关学术会议与研讨会，并同与会的相关研究领域研究人员进行深入细致的探讨与交流，对于所进行的研究工作起到积极的推动促进作用，取得良好的效果。同时，课题组研究人员积极开展与相关研究领域、相关课题之间的学术合作研究活动，拓展相关研究主题。