公开(公告)号：CN104361059B

公开(公告)日：2018-03-27

申请号：CN201410609728.4

申请日：2014-11-03

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 胡卫明 ,  胡瑞光

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于多示例学习的网页分类方法，该方法包括：设计了相对大小排序前向比较法来提取网页内有效图像，并根据网页树状结构提取有效图像的相关文本；将一幅有效图像及其相关文本作为网页包中的一个示例，分别采用图像词包模型和文本词包模型生成有效图像及其相关文本的描述，并将二者合并起来作为示例的描述；采用多示例核对毒品网页进行分类。本发明的方法，通过将网页中内含的图像及其相关文本作为网页包中的示例，使算法更符合网页内容的实际分布，并能够充分利用网页的有效信息，深入挖掘图像信息与文本信息的互补性，最终取得比只利用单模态信息进行分类更好的效果。

公开(公告)号：CN104361059A

公开(公告)日：2015-02-18

申请号：CN201410609728.4

申请日：2014-11-03

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 胡卫明 ,  胡瑞光

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于多示例学习的网页分类方法，该方法包括：设计了相对大小排序前向比较法来提取网页内有效图像，并根据网页树状结构提取有效图像的相关文本；将一幅有效图像及其相关文本作为网页包中的一个示例，分别采用图像词包模型和文本词包模型生成有效图像及其相关文本的描述，并将二者合并起来作为示例的描述；采用多示例核对毒品网页进行分类。本发明的方法，通过将网页中内含的图像及其相关文本作为网页包中的示例，使算法更符合网页内容的实际分布，并能够充分利用网页的有效信息，深入挖掘图像信息与文本信息的互补性，最终取得比只利用单模态信息进行分类更好的效果。