(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが実行するタグ処理方法であって、
リソースの語義特徴データーを獲得し、
前記リソースの語義特徴データーに基づいて、予めに構築した回帰ニューラルネットワークを利用して、前記リソースの複数のタグをそれぞれ含む少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得し、
前記後期検証確率に基づいて前記少なくとも一つのタグ序列から一つのタグ序列を選択して、前記一つのタグ序列に含まれる複数のタグを前記リソースのタグ集合とすることを含む
タグ処理方法。
【請求項２】
前記リソースの語義特徴データーを獲得するには、
予めに構築した畳み込みニューラルネットワークを利用して、前記リソースを処理して、前記リソースの語義特徴データーを獲得することを含む
請求項１に記載のタグ処理方法。
【請求項３】
さらに、第一訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第一訓練サンプル集合における第一訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得し、
前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列に基づいて、前記畳み込みニューラルネットワークを構築することを含む
請求項２に記載のタグ処理方法。
【請求項４】
さらに、
第二訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得し、
前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーを獲得し、
前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列と前記第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーに基づいて、前記回帰ニューラルネットワークを構築することを含む
請求項１に記載のタグ処理方法。
【請求項５】
前記後期検証確率に基づいて、一つのタグ序列を選択するには、
前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの全部タグ序列から前記一つのタグ序列を選択し、または、
前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの一部タグ序列から前記一つのタグ序列を選択することを含む
請求項１〜４のいずれか一項に記載のタグ処理方法。
【請求項６】
前記リソースはイメージを含む
請求項１〜５のいずれか一項に記載のタグ処理方法。
【請求項７】
前記リソースのタグ集合とすることは、前記後期検証確率の最大な一つのタグ序列を選択して、前記一つのタグ序列を選択することを含む
請求項１〜６のいずれか一項に記載のタグ処理方法。
【請求項８】
前記リソースのタグ集合とすることは、前記リソースの全部タグ序列で、確率閾値を利用して、前記後期検証確率が前記確率閾値より小さいタグ序列をフィルタリングし、残ったタグ序列から前記後期検証確率の最大な一つのタグ序列を選択して、前記一つのタグ序列を選択することを含む
請求項１〜７のいずれか一項に記載のタグ処理方法。
【請求項９】
リソースの語義特徴データーを獲得する獲得手段と、
前記リソースの語義特徴データーに基づいて、予めに構築した回帰ニューラルネットワークを利用して、前記リソースの複数のタグをそれぞれ含む少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得する処理手段と、
前記後期検証確率に基づいて前記少なくとも一つのタグ序列から一つのタグ序列を選択して、前記一つのタグ序列に含まれる複数のタグを前記リソースのタグ集合とする選択手段とを含む
タグ処理装置。
【請求項１０】
前記獲得手段は、具体的に、
予めに構築した畳み込みニューラルネットワークを利用して、前記リソースを処理して、前記リソースの語義特徴データーを獲得するのに用いられる
請求項９に記載のタグ処理装置。
【請求項１１】
前記獲得手段は、さらに、
第一訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第一訓練サンプル集合における第一訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得し、
前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列に基づいて、前記畳み込みニューラルネットワークを構築するのに用いられる
請求項１０に記載のタグ処理装置。
【請求項１２】
前記処理手段は、さらに、
第二訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得し、
前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーを獲得し、
前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列と前記第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーに基づいて、前記回帰ニューラルネットワークを構築するのに用いられる
請求項９に記載のタグ処理装置。
【請求項１３】
前記選択手段は、具体的に、
前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの全部タグ序列から前記一つのタグ序列を選択するに用いられ、または、
前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの一部タグ序列から前記一つのタグ序列を選択するのに用いられる
請求項９〜１２のいずれか一項に記載のタグ処理装置。
【請求項１４】
前記リソースはイメージを含む
請求項９〜１３のいずれか一項に記載のタグ処理装置。
【請求項１５】
一つ又は複数のプロセッサーと、
メモリと、
一つ又は複数のプログラムを含むデバイスであって、前記一つ又は複数のプログラムは前記メモリに記憶されて、前記一つ又は複数のプロセッサーによって実行される時に、
リソースの語義特徴データーを獲得し、
前記リソースの語義特徴データーに基づいて、予めに構築した回帰ニューラルネットワークを利用して、前記リソースの複数のタグをそれぞれ含む少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得し、
前記後期検証確率に基づいて前記少なくとも一つのタグ序列から一つのタグ序列を選択して、前記一つのタグ序列に含まれる複数のタグを前記リソースのタグ集合とする
デバイス。
【請求項１６】
デバイスに、
リソースの語義特徴データーを獲得し、
前記リソースの語義特徴データーに基づいて、予めに構築した回帰ニューラルネットワークを利用して、前記リソースの複数のタグをそれぞれ含む少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得し、
前記後期検証確率に基づいて前記少なくとも一つのタグ序列から一つのタグ序列を選択して、前記一つのタグ序列に含まれる複数のタグを前記リソースのタグ集合とするように実行させる
コンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、タグ処理技術に関し、特に、タグ処理方法及びタグ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ソーシャルタギング（Ｓｏｃｉａｌ  ｔａｇｇｉｎｇ）は、簡単にタグとも呼ばれ、より柔軟で面白い分類方式であり、ユーザーに、いろいろなリソース、例えば、ウェブページ、学術論文及びマルチメディア等のリソースを自由に標記するようにする。ソーシャルタギングは、ユーザーにいろいろな情報を分類、整理し照会するようにし、ソーシャルタギングウェブサイト（例えば、Ｆｌｉｃｋｒ、Ｐｉｃａｓｓａ、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）、Ｐｌａｘｏ等）、ブログ（例えば、Ｂｌｏｇｇｅｒ、ＷｏｒｄＰｒｅｓｓ、ＬｉｖｅＪｏｕｒｎａｌ等）、百科（例えば、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ、ＰＢＷｉｋｉ等）、マイクロブログ（例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｊａｉｋｕ等）等のシステムに広範囲に利用される。従来技術において、リソースを単一タギング分類する方法を提供して、リソースの一つのタグを生成する。
【０００３】
しかし、客観事物の自身の複雑性によって、一つのリソースは同時に複数の異なるタグを有する可能性があり、リソースに対して複数タグ分類をどのように行って、リソースの複数のタグを生成するかは、既に現在の一つのホット研究課題になっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の複数の方面は、リソースの複数のタグを獲得するためのタグ処理方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一方面は、
リソースの語義特徴データーを獲得し、
前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得し、
前記後期検証確率に基づいて一つのタグ序列を選択して、前記リソースのタグ集合とすることを含む
タグ処理方法を提供する。
【０００６】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記リソースの語義特徴データーを獲得するには、
予めに構築した畳み込みニューラルネットワークを利用して、前記リソースを処理して、前記リソースの語義特徴データーを獲得することを含む。
【０００７】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記方法は、さらに、第一訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第一訓練サンプル集合における第一訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得し、
前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列に基づいて、前記畳み込みニューラルネットワークを構築することを含む。
【０００８】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得するには、前記リソースの語義特徴データーに基づいて、予めに構築した回帰ニューラルネットワークを利用して、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得することを含む。
【０００９】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記方法は、さらに、
第二訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得し、
前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーを獲得し、
前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列と前記第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーに基づいて、前記回帰ニューラルネットワークを構築することを含む。
【００１０】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記後期検証確率に基づいて、一つのタグ序列を選択するには、
前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの全部タグ序列から前記一つのタグ序列を選択し、または、
前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの一部タグ序列から前記一つのタグ序列を選択することを含む。
【００１１】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記リソースはイメージを含む。
【００１２】
本発明の他の一方面は、
リソースの語義特徴データーを獲得する獲得手段と、
前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得する処理手段と、
前記後期検証確率に基づいて一つのタグ序列を選択して、前記リソースのタグ集合とする選択手段とを含む
タグ処理装置を提供する。
【００１３】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記獲得手段は、具体的に、
予めに構築した畳み込みニューラルネットワークを利用して、前記リソースを処理して、前記リソースの語義特徴データーを獲得するのに用いられる。
【００１４】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記獲得手段は、さらに、
第一訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第一訓練サンプル集合における第一訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得し、
前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列に基づいて、前記畳み込みニューラルネットワークを構築するのに用いられる。
【００１５】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記処理手段は、具体的に、
前記リソースの語義特徴データーに基づいて、予めに構築した回帰ニューラルネットワークを利用して、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得するのに用いられる。
【００１６】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記処理手段は、さらに、
第二訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得し、
前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーを獲得し、
前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列と前記第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーに基づいて、前記回帰ニューラルネットワークを構築するのに用いられる。
【００１７】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記選択手段は、具体的に、
前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの全部タグ序列から前記一つのタグ序列を選択し、または、
前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの一部タグ序列から前記一つのタグ序列を選択するのに用いられる。
【００１８】
前記の方面といずれの可能な実現方式によると、さらに一実現方式を提供するが、前記リソースはイメージを含む。
【００１９】
本発明の他の一方面は、
一つ又は複数のプロセッサーと、
メモリと、
一つ又は複数のプログラムを含むデバイスであって、前記一つ又は複数のプログラムは前記メモリに記憶されて、前記一つ又は複数のプロセッサーによって実行される時に、
リソースの語義特徴データーを獲得し、
前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得し、
前記後期検証確率に基づいて一つのタグ序列を選択して、前記リソースのタグ集合とするデバイスを提供する。
【００２０】
本発明の他の一方面は、非発揮性コンピューター記憶媒体を提供するが、前記非発揮性コンピューター記憶媒体には一つ又は複数のプログラムを記憶し、前記一つ又は複数のプログラムが一つのデバイスによって実行される時に、前記デバイスに、
リソースの語義特徴データーを獲得し、
前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得し、
前記後期検証確率に基づいて一つのタグ序列を選択して、前記リソースのタグ集合とするようにする。
【発明の効果】
【００２１】
上述技術方案によると、本発明の実施例は、リソースの語義特徴データーを獲得し、さらに前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得し、前記後期検証確率に基づいて一つのタグ序列を選択して、前記リソースのタグ集合とすることによって、リソースの複数のタグを獲得する目的を実現する。
【００２２】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、タグ序列でのタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を考慮するので、リソースの一つのタグ序列を獲得できるようにし、それぞれ単一タギング分類の方法を利用して、リソースの若干の相互独立なタギングを単独に獲得することではないので、リソースのタグの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００２３】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、畳み込みニューラルネットワークを利用して、より正確なリソースの語義特徴データーを獲得できるので、リソースの語義特徴データーの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００２４】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、回帰ニューラルネットワークを利用して、タグ序列でのタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を表示できるので、リソースのタグの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００２５】
なお、本発明で提供する技術案を利用すると、回帰ニューラルネットワークを構築して、タグ序列でのタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を速やかに学ぶことができるので、タグ序列の関連関係の学び効率を有効に向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
本発明の実施例における技術案をより明瞭に説明するために、以下では、実施例又は従来の技術の記載に必要な図面を簡単に紹介し、以下に記載した図面は本発明の一部の実施例で、本分野の当業者であれば、創造的な労働をしなく、これらの図面によって他の図面を得られるのは容易なことである。
【００２７】
【図１】本発明の一実施例で提供するタグ処理方法のフロー概略図である。
【図２】本発明の他の一実施例で提供するタグ処理装置の構造概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明の実施例の目的、技術案及び利点をより明確にするために、以下では本発明の実施例における図面を利用して本発明の技術案を明確、かつ完全に記述する。前記実施例はただ本発明の一部の実施例で、全部の実施例ではないことを明確にする。本発明における実施例に基づいて、本分野の当業者は創作的な労働をしない前提で得られる全部の他の実施例は、いずれも本発明の保護範囲に属する。
【００２９】
ここで、本発明の実施例に関する端末は、携帯電話、個人データアシスタント（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、ＰＤＡ）、無線携帯デバイス、タブレットコンピューター（Ｔａｂｌｅｔ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、個人コンピューター（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、ＰＣ）、ＭＰ３プレイヤー、ＭＰ４プレイヤー、着用デバイス（例えば、スマート眼鏡、智能腕時計、スマートブレスレット（Ｓｍａｒｔ  Ｂｒａｃｅｌｅｔ）等）等を含んでいてもよいが、これらに限定されない。
【００３０】
また、本文で使用する用語「と／または」は、ただ関連対象の関連関係を表示するもので、三つの関係が可能である。例えば、Ａと／またはＢは、ただＡだけ存在する場合と、ＡとＢが同時に存在する場合と、ただＢだけ存在する場合の三つの可能性がある。また、本文で符号「／」は、一般的に前後関連対象が「または」の関係であることを示す。
【００３１】
図１は、本発明の一実施例で提供するタグ処理方法のフロー概略図で、図１に示すようである。
【００３２】
１０１で、リソースの語義特徴データーを獲得する。
【００３３】
１０２で、前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得する。
【００３４】
１０３で、前記後期検証確率に基づいて一つのタグ序列を選択して、前記リソースのタグ集合とする。
【００３５】
ここで、１０１〜１０３の実行主体の一部又は全部は、ローカル端末にあるアプリであってもよく、またローカル端末にあるアプリに設置されているプラグインまたはソフトウェア開発キット（Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  Ｋｉｔ、ＳＤＫ）等の機能手段であってもよく、またはネットワーク側のサーバーにある処理エンジンであってもよく、またはネットワーク側にある分布式システムであってもよく、本実施例ではこれに対して特別に限定しない。
【００３６】
前記アプリは、端末にインストールしたネイティブアプリ（ｎａｔｉｖｅＡｐｐ）であってもよく、または端末におけるブラウザー上の一つのウェブページアプリ（ｗｅｂＡｐｐ）であってもよく、本実施例ではこれに対して特別に限定しない。
【００３７】
ここで、リソースの語義特徴データーを獲得し、さらに前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得し、前記後期検証確率に基づいて、一つのタグ序列を選択して、前記リソースのタグ集合とすることによって、リソースの複数のタグを獲得する目的を実現する。
【００３８】
本実施例にかかるリソースは、ネットワーク情報リソースであってもよく、コンピューターネットワークを通じて利用できるいろいろな情報リソースの総和である。具体的に、あらゆる電子データーの形式で文字、イメージ、音声、動画等の複数形式の情報を光、磁気等の紙以外の媒体のキャリアに記憶し、ネットワーク通信、コンピューターまたは端末等の方式で再生させるリソースであってもよい。
【００３９】
一つの好ましい実現過程で、前記リソースはイメージであってもよい。いわゆるイメージというのは、所定のイメージ形式で、イメージデーター即ちイメージのピクセルを所定の方式で記憶して形成したファイルするで、イメージファイルとも呼ばれる。
【００４０】
ここで、イメージのイメージフォーマット即ちイメージの記憶形式は、ビットマップ（Ｂｉｔｍａｐ、ＢＭＰ）形式、ポータブル・ネットワーク・グラフィックス形式（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｆｏｒｍａｔ、ＰＮＧ）、ジョイント・フォトグラフィック・エキスパート・グループ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ、ＪＰＥＧ）形式、エクスチェンジャブル・イメージ・ファイル形式（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｆｉｌｅ  Ｆｏｒｍａｔ、ＥＸＩＦ）であってもよいが、これに限定されなく、本実施例ではこれに対して特別に限定しない。
【００４１】
選択的に、本実施例の一つの可能な実現方式で、１０１で、具体的に予めに構築した畳み込みニューラルネットワークを利用して、前記リソースを処理して、前記リソースの語義特徴データーを獲得してもよい。
【００４２】
一つの具体的実現過程で、さらに予めに一つの畳み込みニューラルネットワークを構築してもよい。具体的に、第一訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第一訓練サンプル集合における第一訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得する。そして、前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列に基づいて、前記畳み込みニューラルネットワークを構築する。当該畳み込みニューラルネットワークは、リソースと語義特徴データーとの間のマッピング関係を有効に表示できる。
【００４３】
いわゆる畳み込みニューラルネットワークは、畳み込みを利用する前向こうニューラルネットワークであって、人間の脳でのイメージの理解過程を有効にシミュレーションでき、イメージを処理し理解するのに非常に適合している。
【００４４】
例えば、具体的に、第一訓練サンプル集合でのタグの現し回数に基づいて、小さくなる順序に従い、前記第一訓練サンプル集合における第一訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得してもよい。
【００４５】
または、具体的に、第一訓練サンプル集合でのタグの最近の現し時間に基づいて、現在時間に遠くなる順序に従い、前記第一訓練サンプル集合における第一訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得してもよい。
【００４６】
ここで、第一訓練サンプル集合毎に含む第一訓練サンプルは、標記した既知のサンプル即ちタグを標記したリソースであってもよく、このようにして、直接にこれらの既知のサンプルを利用して訓練を行い、目標畳み込みニューラルネットワークを構築することができ、または、一部は標記した既知のサンプルで、他の一部は標記しなかった未知のサンプルであっても良いが、そうすると、先ずに既知のサンプルを利用して訓練を行い、最初の畳み込みニューラルネットワークを構築し、そして、また最初の畳み込みニューラルネットワークを利用して未知のサンプルを予測して、タギング分類結界を獲得し、さらに、未知のサンプルのタギング分類結果を獲得し、未知のサンプルを標記して、既知のサンプルを形成して、新たに増加した既知のサンプルとし、新たに増加した既知のサンプル、及び元の既知のサンプルを利用して再度訓練を行って、構築した畳み込みニューラルネットワークまたは既知のサンプルが目標畳み込みニューラルネットワークのカットオフ条件を満足する。例えば分類正確率が予め設置した正確率の閾値以上又は既知のサンプルの数量が予め設置した数量の閾値以上になるまでに、新たな畳み込みニューラルネットワークを構築してもよいが、本実施例ではこれに対して特別に限定しない。
【００４７】
また、上記の畳み込みニューラルネットワークを利用する以外に、いろいろな手動的に設計したイメージ特徴を利用して、前記リソースの語義特徴データー、例えば、スケール不変特徴転換（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＳＩＦＴ）、グラジェント方向ヒストグラム（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ、ＨＯＧ）を獲得してもよい。畳み込みニューラルネットワークに比べると、このような方法は、以下のような欠陥を有している。
【００４８】
過程は完全に手動的に設計し、実際に利用する時に関連するパラメーターを詳細に調整する必要があり、イメージ処理を行う過程で、大量のイメージ情報を失う。
【００４９】
そのため、畳み込みニューラルネットワークを利用して、より正確なリソースの語義特徴データーを獲得することによって、リソースの語義特徴データーの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００５０】
選択的に、本実施例の一つの可能な実現方式では、１０２で、具体的に、前記リソースの語義特徴データーに基づいて、予めに構築した回帰ニューラルネットワークを利用して、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得してもよい。
【００５１】
いわゆるタグ序列の後期検証確率は、結果の情報（即ちイメージとイメージのタグ序列）を得た後に再度に修正する確率であってもよい。
【００５２】
一つの具体的な実現過程で、さらに一つの回帰ニューラルネットワークを構築してもよい。具体的に、第二訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得してもよい。また、前記第二訓練サンプル集において第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーを獲得してもよい。そして、前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列と前記第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーに基づいて、前記回帰ニューラルネットワークを構築する。当該回帰ニューラルネットワークは、語義特徴データーとタグ序列との間の相互関係間のマッピング関係を表示する。
【００５３】
いわゆる回帰ニューラルネットワークは、ループを有するニューラルネットワークであって、その内部の状態をアップデートして時間序列の動的特性を表示し、いずれの長さの序列を処理でき、そのため、序列データー（例えば、本発明におけるタグ序列）における各要素の間の関係をモデリングすることができ、例えば、自然音声、音声、手描き識別等をモデリングすることができる。
【００５４】
回帰ニューラルネットワークを構築するに利用した第二訓練サンプル集合と前に畳み込みニューラルネットワークを構築するに利用した第一訓練サンプル集合は、同一の訓練サンプル集合であってもよく、またはさらに二つの異なる訓練サンプル集合であってもよく、本実施例ではこれに対して特別に限定しない。
【００５５】
ここで、第二訓練サンプル集合毎に含む第二訓練サンプルは、標記した既知のサンプル即ちタグを標記したリソースであってもよく、このようにして、直接にこれらの既知のサンプルを利用して訓練して、目標畳み込みニューラルネットワークを構築してもよく、または、さらに一部は標記した既知のサンプルで、他の一部は標記しなかった未知のサンプルであってもよく、そうすると、先ずに既知のサンプルを利用して訓練を行って、最初の畳み込みニューラルネットワークを構築し、そして、再度最初の畳み込みニューラルネットワークを利用して未知のサンプルを予測して、タギング分類結果を獲得し、さらに、未知のサンプルのタギング分類結果に基づいて、未知のサンプルを標記して、既知のサンプルを形成して、新たに増加した既知のサンプルとし、新たに増加した既知のサンプル、及び元の既知のサンプルを利用して再度訓練を行って、構築した畳み込みニューラルネットワークまたは既知のサンプルが目標畳み込みニューラルネットワークのカットオフ条件を満足するまでに、例えば、分類正確率が予めに設置した正確率閾値の以上または既知のサンプルの数量が予めに設置した数量閾値の以上になるまでに、新たな畳み込みニューラルネットワークを構築してもよく、本実施例ではこれに対して特別に限定しない。
【００５６】
また、上記の畳み込みニューラルネットワークを利用する以外に、さらに他の方法を利用して、タグ序列におけるタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を利用して学習し、例えば、条件ランダムフィルドモジュール、マルコフフィルドモジュール等のモジュールに基づく方法は、二つずつタギング間の関連関係だけを表示でき、学習過程の演算速度が遅く、また、例えば、複数のタグを一つのタグに組合せる方法等は、学習過程が比較的に複雑で、演算量が大きく、演算速度が遅い。
【００５７】
そのため、回帰ニューラルネットワークを利用して、タグ序列におけるタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を表示できるようにするので、リソースの語義特徴データーの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００５８】
また、回帰ニューラルネットワークを構築し、その学習過程の演算量が少なく、タグ序列におけるタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を表示させることができるので、タグ序列の関連関係の学び効率を有効に向上できる。
【００５９】
選択的に、本実施例の一つの可能な実現方式で、１０３で、具体的に、前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの全部タグ序列から後期検証確率が最大な一つのタグ序列を選択して、前記一つのタグ序列としてもよい。
【００６０】
選択的に、本実施例の一つの可能な実現方式で、１０３で、具体的に、前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの一部タグ序列から後期検証確率が最大な一つのタグ序列を選択して、前記一つのタグ序列としてもよい。
【００６１】
一つの具体的実現過程で、さらに一つの確率閾値を予めに設置し、獲得した前記リソースの全部タグ序列で、確率閾値を利用して、後期検証確率が当該確率閾値より小さいタグ序列を直接にフィルタリングし、残ったタグ序列から後期検証確率の最大な一つのタグ序列を選択して、前記一つのタグ序列としてもよい。
【００６２】
本実施例で、リソースの語義特徴データーを獲得し、さらに前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得し、前記後期検証確率に基づいて、一つのタグ序列を選択して、前記リソースのタグ集合とすることによって、リソースの複数のタグを獲得する目的を実現する。
【００６３】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、タグ序列におけるタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を考慮するので、リソースの一つのタグ序列を獲得できるようにし、それぞれに単一タギング分類的方法を利用して、リソースの若干の相互に独立なタギングを単独に獲得することではないので、リソースの語義特徴データーの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００６４】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、畳み込みニューラルネットワークを利用して、より正確なリソースの語義特徴データーを獲得するようになるので、リソースの語義特徴データーの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００６５】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、回帰ニューラルネットワークを利用して、タグ序列でのタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を表示するようになるので、リソースのタグの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００６６】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、回帰ニューラルネットワークを構築することによって、タグ序列におけるタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を速やかに学習するようになるので、タグ序列の関連関係の学び効率を有効に向上できる。
【００６７】
ここで、前記の各方法実施例について、簡単に記述するために、一連の動作の組合せとして記述したが、本分野の当業者であれば、本発明は、記述した動作の順序の制限を受けなく、本発明によると、あるステップは他の順序に従いまたは同時に行ってもよいとのことは了解すべきである。また、本分野の当業者であれば、明細書に記載の実施例はいずれも好ましい実施例で、関連する動作及びモジュールは本発明に必ず必要なものではない。
【００６８】
上述実施例で、各実施例に対する記述にはいずれも重点があり、ある実施例で詳細に記述しなかった部分は、他の実施例における関連記述を参照できる。
【００６９】
図２は、本発明の他の一実施例で提供するタグ処理装置の構造概略図で、図２に示すようである。本実施例のタグ処理装置は、獲得手段２１と、処理手段２２と、選択手段２３とを含んでいてもよい。その中で、獲得手段２１は、リソースの語義特徴データーを獲得し、処理手段２２、用于前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得するのに用いられ、選択手段２３は、前記後期検証確率に基づいて一つのタグ序列を選択して、前記リソースのタグ集合とするのに用いられる。
【００７０】
ここで、本実施例で提供するタグ処理装置の一部または全部は、ローカル端末にあるアプリであってもよく、またローカル端末にあるアプリに設置されているプラグインまたはソフトウェア開発キット（Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  Ｋｉｔ、ＳＤＫ）等の機能手段であってもよく、またはネットワーク側のサーバーにある処理エンジンであってもよく、またはネットワーク側にある分布式システムであってもよく、本実施例ではこれに対して特別に限定しない。
【００７１】
前記アプリは、端末にインストールしたネイティブアプリ（ｎａｔｉｖｅＡｐｐ）であってもよく、または端末におけるブラウザー上の一つのウェブページアプリ（ｗｅｂＡｐｐ）であってもよく、本実施例ではこれに対して特別に限定しない。
【００７２】
本実施例にかかるリソースは、ネットワーク情報リソースであってもよく、コンピューターネットワークを通じて利用できるいろいろな情報リソースの総和である。具体的に、あらゆる電子データーの形式で文字、イメージ、音声、動画等の複数形式の情報を光、磁気等の紙以外の媒体のキャリアに記憶し、ネットワーク通信、コンピューターまたは端末等の方式で再生させるリソースであってもよい。
【００７３】
一つの好ましい実現過程で、前記リソースはイメージであってもよい。いわゆるイメージというのは、所定のイメージ形式で、イメージデーター即ちイメージのピクセルを所定の方式で記憶して形成したファイルであるので、イメージファイルとも呼ばれる。
【００７４】
選択的に、本実施例の一つの可能な実現方式で、前記獲得手段２１は、具体的に、予めに構築した畳み込みニューラルネットワークを利用して、前記リソースを処理して、前記リソースの語義特徴データーを獲得するのに用いられる。
【００７５】
一つの具体的実現過程で、前記獲得手段２１は、さらに、第一訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第一訓練サンプル集合における第一訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得し、前記第一訓練サンプル毎のサンプル序列に基づいて、前記畳み込みニューラルネットワークを構築するのに用いられてもよい。
【００７６】
選択的に、本実施例の一つの可能な実現方式で、前記処理手段２２は、具体的に、前記リソースの語義特徴データーに基づいて、予めに構築した回帰ニューラルネットワークを利用して、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得するのに用いられてもよい。
【００７７】
一つの具体的な実現過程で、前記処理手段２２は、さらに、第二訓練サンプル集合でのタグの現し状況に基づいて、前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む少なくとも一つのタグを順序配列処理して、前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列を獲得し、前記第二訓練サンプル集合における第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーを獲得し、前記第二訓練サンプル毎のサンプル序列と前記第二訓練サンプル毎に含む一つのリソースの語義特徴データーに基づいて、前記回帰ニューラルネットワークを構築するのに用いられてもよい。
【００７８】
選択的に、本実施例の一つの可能な実現方式で、前記選択手段２３は、具体的に、前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの全部タグ序列から前記一つのタグ序列を選択するのに用いられてもよい。
【００７９】
選択的に、本実施例の一つの可能な実現方式で、前記選択手段２３は、具体的に、前記後期検証確率に基づいて、前記リソースの一部タグ序列から前記一つのタグ序列を選択するのに用いられてもよい。
【００８０】
ここで、図１に対応する実施例における方法は、実施例で提供するタグ処理装置によって実現される。詳細の記述は図１に対応する実施例における関連リソースを参照でき、ここでは重複に記載しない。
【００８１】
本実施例で、獲得手段がリソースの語義特徴データーを獲得し、さらに処理手段が前記リソースの語義特徴データーに基づいて、前記リソースの少なくとも一つのタグ序列の後期検証確率を獲得して、選択手段が前記後期検証確率に従い、一つのタグ序列を選択して、前記リソースのタグ集合とするようにし、リソースの複数のタグを獲得する目的を実現する。
【００８２】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、タグ序列におけるタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を考慮するので、リソースの一つのタグ序列を獲得できるようにし、それぞれに単一タギング分類的方法を利用して、リソースの若干の相互に独立なタギングを単独に獲得することではないので、リソースのタグの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００８３】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、畳み込みニューラルネットワークを利用して、より正確なリソースの語義特徴データーを獲得するようにするので、リソースの語義特徴データーの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００８４】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、回帰ニューラルネットワークを利用して、タグ序列でのタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を表示するようにするので、リソースの語のタグの獲得の信頼性を有効に向上できる。
【００８５】
また、本発明で提供する技術案を利用すると、回帰ニューラルネットワークを構築することによって、タグ序列におけるタギング毎の間の関連関係、例えば、関連性、共線性等を速やかに学習するようにするので、タグ序列の関連関係の学び効率を有効に向上できる。
【００８６】
所属分野の当業者であれば、記述の便利と簡潔のために、上述記述のシステム、装置と手段の具体的な動作過程は、前述方法の実施例における対応する過程を参照できることを理解すべきで、ここで重複に記述しない。
【００８７】
本発明で提供する幾つの実施例で開示したシステム、装置及び方法は、他の方式によって実現できるのは理解すべきである。例えば、以上に記載した装置の実施例はただ例示的なもので、例えば、前記手段の分割はただロジック機能の分割で、実際に実現する時は他の分割方式によってもよい。例えば、複数の手段又はモジュールは結合でき又は他の一つのシステムに集積でき、またはある特徴は無視し、または実行しなくてもよい。他に、示しまたは検討した互いの間の結合または直接に結合又は通信接続は、あるインタフェース、装置または手段の間接的な接合又は通信接続によるものであってもよく、電気的、機械または他の形式であってもよい。
【００８８】
前記で分離部材として説明した手段は、物理上で分離したものであってもよく物理上で分離しなかったものであってもよく、即ち、同一の位置にあってもよく、複数のネットワークユニットに分布されていてもよい。実際の必要によってその一部または全部手段を選択して本実施例の方案の目的を実現してもよい。
【００８９】
また、本発明の各実施例における各機能手段は一つの処理モジュールに集積してもよく、各手段が物理上で単独に存在してもよく、二つ又は二つ以上の手段を一つの手段に集積してもよい。前記集積した手段は、ハードウェアの形式に実現してもよく、ハードウェアにソフトウェアの機能手段を結合する形式で実現してもよい。
【００９０】
上記のソフト機能手段の形式で実現した集積した手段は、一つのコンピューターが可読な記憶媒体に記憶してもよい。前記ソフト機能手段は一つの記憶媒体に記憶してもよく、複数の命令を含んで一つのコンピューターデバイス（パーソナルコンピューター、サーバー、又はネットワークデバイス等）又は処理モジュール（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって、本発明の各実施例の前記方法の一部のステップを実行させてもよい。前記記憶媒体は、Ｕディスク、ポータブルハードウェア、読み出し専用メノリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、ディスク又は光ディスク等の複数のプログラムコードを記憶できる媒体を含む。
【００９１】
最後に、以上の実施例はただ本発明の技術案を説明するためのもので、それについての限定ではなく、前記実施例を参照して本発明を詳細に説明したが、本分野の当業者は、前記の各実施例に記載の技術案を修正でき、又その一部の技術特徴を等価置換でき、これらの修正又は置換は、その技術案の本質が本発明の各実施例の技術案の主旨及び範囲を離脱するようにしない。
【図１】
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【図２】
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