基于主题分类的多模态信息融合应用研究

发布时间：2021-07-07 08:02

　　随着Web2.0技术的快速发展与广泛应用,互联网上聚集了海量的视频、图片、文字等各种类型的信息资源,而过量的信息则可能影响用户对信息的利用、影响其判断与决策。为了满足人们日益多样的信息需求,向用户提供全面系统、准确可靠、新颖及时的多模态信息,信息服务系统急需一批新的信息融合技术对搜集到的多模态信息进行融合处理,降低信息的不确定性,为用户提供更为丰富与准确的信息,从而提升系统的信息服务能力。现有的信息融合技术无法有效融合多模态信息中的多模态语义,即未能提出有效的方法去解决多模态信息的底层特征与高层语义之间的“语义鸿沟”。因此信息特征提取显得尤为重要,并成为多模态信息融合的关键和前提。本文通过对信息融合相关理论和信息处理技术的探讨,基于主题分类的方对信息资源进行资源聚类和主题提取,旨在构建一个普适的基于主题分类的多模态信息融合应用模型。笔者认为,信息融合和主题分类在建立和利用应用模型来选择和判别信息的方面往往可以起到相辅相成、互为补充的作用。由于主题分类法可以充分利用信息融合系统搜集到的信息、数据,并对其进行分析与利用,且不需要专门的实验过程,因此可以自然地与信息融合技术结合在一起使用,实... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 导论
    1.1 研究背景
    1.2 确立网络信息资源为课题的研究对象
    1.3 课题研究的意义
        1.3.1 构建普遍的多模态信息应用融合模型
        1.3.2 探索多模态信息融合应用机理
    1.4 国内外研究现状
        1.4.1 多模态信息相关研究
        1.4.2 信息融合相关研究
    1.5 研究方法与主要内容
        1.5.1 研究方法
        1.5.2 论文研究的主要内容
    1.6 研究创新之处
    1.7 本章小结
第二章 多模态信息融合相关支撑理论与技术
    2.1 主题分类法
    2.2 Tag标签技术
        2.2.1 Tag标签界定
        2.2.2 Tag标签的特点
    2.3 信息论方法
    2.4 人工智能方法
    2.5 本章小结
第三章 基于主题分类的多模态信息融合方法研究
    3.1 多模态信息融合系统应用中存在的困难
    3.2 基于主题分类的多模态信息融合方法
    3.3 基于Tag标签的多模态信息资源聚类
        3.3.1 对单个用户的信息资源聚类
        3.3.2 对所有用户的信息资源聚类
    3.4 本章小结
第四章 基于主题分类的多模态信息融合应用模型设计
    4.1 基于主题分类的多模态信息融合过程
    4.2 基于主题分类的多模态信息融合应用模型框架
    4.3 基于主题分类的多模态信息融合应用模型
    4.4 应用模型模块分析
        4.4.1 信息采集
        4.4.2 主题分类
        4.4.3 资源聚类
        4.4.4 融合应用
    4.5 本章小结
第五章 基于主题分类的多模态信息融合应用模型实例分析
    5.1 百度“框计算”实例分析
        5.1.1 “框计算”的概念
        5.1.2 “框计算”的技术架构
        5.1.3 “框计算”的实现过程
        5.1.4 百度“框计算”结果
        5.1.5 百度“框计算”的优势与意义
    5.2 百度“框计算”应用效用分析
        5.2.1 提高信息系统检索效率
        5.2.2 提升互联网用户体验
        5.2.3 更好地满足用户信息需求
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于本体的文本特征选取方法[J]. 陈振亚,陈光辉,徐建民.  广西师范大学学报(自然科学版). 2011(01)
[2]百度框计算欲“谋杀”云计算?[J]. 钟星.  信息网络. 2010(Z1)
[3]多模态语篇分析与系统功能语言学[J]. 杨信彰.  外语教学. 2009(04)
[4]基于潜在语义索引的文本特征词权重计算方法[J]. 李媛媛,马永强.  计算机应用. 2008(06)
[5]一种基于本体论的文本特征选取方法[J]. 林东文,白清源,谢丽聪,谢伙生,张莹.  计算机科学. 2008(03)
[6]文本分类中基于方差的改进特征提取算法[J]. 吕佳.  计算机工程与设计. 2007(24)
[7]多模态广告语篇的互动意义的构建[J]. 王红阳.  四川外语学院学报. 2007(06)
[8]多模态话语分析的理论基础与研究方法[J]. 朱永生.  外语学刊. 2007(05)
[9]中文文本分类中基于词性的特征提取方法研究[J]. 胡燕,吴虎子,钟珞.  武汉理工大学学报. 2007(04)
[10]多媒体、多模态学习剖析[J]. 顾曰国.  外语电化教学. 2007(02)

博士论文
[1]多模态特征融合和变量选择的视频语义理解[D]. 刘亚楠.浙江大学 2010
[2]基于数据挖掘的信息融合理论和应用[D]. 韩斌.浙江大学 2002



本文编号：3269260