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우리는 주석 데이터 모델링 문제를 고려합니다. 데이터는 여러 유형을 포함하며, 한 유형(예: 캡션)의 인스턴스가 다른 유형(예: 이미지)의 설명으로 작용합니다. 우리는 이러한 데이터를 설명하기 위한 세 가지 계층적 확률 혼합 모델을 설명하며, 이는 일치하는 잠재 디리클레 할당으로 귀결됩니다. 이는 두 유형의 공동 분포와 주요 유형에 따라 주석의 조건부 분포를 모델링하는 데 효과적인 잠재 변수 모델입니다. 우리는 Corel 데이터베이스의 이미지와 캡션에 대한 실험을 수행하며, 유출된 가능성, 자동 주석 및 텍스트 기반 이미지 검색 측면에서 성능을 평가합니다.
Blei et al. (Mon,)는 이 질문을 연구했습니다.
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