基于视觉信息的汉语词汇语义习得

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1、厂————一密级：保密期限：姥贡却童大警硕士研究生学位论文题目：基王塑堂筐：量的这蚤逦汇一适幺蛰堡学姓专导学号：QZ鱼圣2垄名：韭查主业：槿式迟别皇蟹篚丕统师：．王41董院：让篡扭堂瞳2010年1月lO日’1声明独创性(或创新性)声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特另tlDl：l以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了

2、明确的说明并表示了谢意。申请学位论本人签名：处，本人承担一切相关责任。日期：碰：三：乜关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释：本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书。非保密论文注释：本学位本人签名：导

3、师签名：适鬣堡盥盟日期：丝[：：!：f』醐：上盟牛■▲妒，^0l基于视觉信息的汉语词汇语义习得摘要认知科学的研究表明，人类在语言习得过程中，视觉信息具有重要的辅助作用。探索利用视觉信息辅助进行语言计算，有助于更深刻地理解人类语言处理的机制，为自然语言处理研究提供新的材料和思路，同时在图文转换、视频检索等方面有广阔的应用前景。本文构建了一个基于视觉信息的汉语词汇语义习得模型ViMac(VisualInformationbasedMeaningAcquisitionofChineseWords)。该模型由三个模块组成，分别是词的聚类、特征

4、选择和词的语义建模。词的聚类完成词汇按照所属语义范畴的划分，特征选择完成词汇与图像底层特征的对应，词的语义建模完成词汇语义的图像特征的表示。通过这三个部分得到汉语词汇的语义模型。实验表明，该模型具备较为初级的学习能力，能够学习与视觉相关的五个范畴的词，分别是颜色、形状、大小、方位和修饰颜色副词。进一步，本文将习得的汉语词汇的语义模型应用到图像描述系统ViMacs(ViMacApplicationSystem)中，用于对简单图像自动生成文本描述。实验表明，本系统具备一定的图像描述能力，这是基于符号的词汇表示方法所不具备的。另外，本文借鉴

5、机器翻译的评测方案，提出了对图像描述系统的评测方案。该方案能够有效的反映机器自动标注与人工的标注的一致性。最后，本文利用上述评测方案，对ViMacs系统的性能及ViMac模型关键模块对ViMacs系统性能的影响进行了详尽的评测。根据评测结果，提出了对系统性能影响较大的两个问题。针对这个两个问题，本文对ViMacs系统进行了改进尝试，并作了多组比较试验。本文中介绍的ViMac模型是机器模拟人的认知能力的一个计算模型，它也是自然语言处理研究中一个新的思路。它是人类发掘自身的认知模型以及自然语言处理研究向多模态融合处理深入发展的一个有意义的

6、尝试。关键词：词汇语义语义习得视觉特征汉语词汇习得图像描述II代、j．^ⅥSUALINFORM已知[10NBASEDMEANINGACQUISITION0FCHINESEWORDSABSTRACTAccordingtotheresearchofcognitivescience，visualinformationplaysanimportantroleintheprocessofhumanlanguageacquisition．Exploringthelinguisticcomputationassistedwithvisualinfo

7、rmationishelpfultounderstandthemechanismofhumanlanguageprocessing．Anditprovidesnewmaterialsandideastothenaturallanguageprocessing．Atthesametime，ithasbroadapplicationprospectsinvideosearchandtheconversionbetweenimageandtext．Inthispaper,alanguageacquisitionmodelbasedonvis

8、ualinformationispresented，whichisnamedViMac(VisualInformationbasedmeaningAcquisitionofChineseWords)．Thereareth