百科增强语义嵌入提升零样本学习性能

本文探讨了增强语义嵌入在零-shot学习中的应用，针对现实世界中除图像数据集中存在的大量对象类别，零-shot学习的目标是识别训练集中未见过的图像类别。以往的许多零-shot学习模型倾向于直接使用类别标签的词向量作为语义嵌入空间中的原型，然而这种做法往往无法充分获取图像类别的全局知识。 传统的词向量仅依赖于词汇表中的局部信息，对于表达一个类别整体概念的复杂性和上下文理解有所欠缺。因此，作者提出了一种新型的百科全书增强语义嵌入（Encyclopedia Enhanced Semantic Embedding, ESEE）模型，旨在提升词向量原型的区分能力，同时引入每个图像类别对应的全局知识。 ESEE模型的核心创新在于从百科全书中提取TF-IDF关键词。TF-IDF是一种统计方法，它衡量了一个词在文档中的重要性，即词频（Term Frequency, TF）与逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）的乘积。通过这种方式，模型能够捕获每个类别特有的、具有代表性的信息，这些信息超越了简单词向量所包含的词汇表关联，从而提供更丰富的全球视野。 具体来说，模型首先对百科文章进行处理，提取关键信息并计算TF-IDF值。然后，这些关键词被用来扩展或增强原始词向量，形成一个新的嵌入表示，它结合了局部词向量的精确性和全局知识的丰富性。这样，当遇到未见过的类别时，模型能够利用这些额外的信息进行更准确的预测，提高了零-shot学习的性能。 此外，ESEE模型还可能采用了有效的组合策略，例如线性或非线性组合，以整合词向量和关键词嵌入，形成一个综合的、更具区分度的特征向量。这有助于模型在无监督情况下学习到不同类别之间的关系，进一步优化了跨领域的图像识别能力。 总结来说，本文提出了一种创新的方法，通过百科全书辅助的语义嵌入，增强了零-shot学习的性能，特别是在处理现实世界中广泛存在的多样性和未知类别上。这种方法不仅展示了如何利用外部知识源来弥补词向量的局限，而且可能为未来的研究提供一种新的思路，即如何在深度学习模型中更好地融合结构化和非结构化数据。