Weakly supervised construction of a repository of iconic images


Weiland, Lydia ; Effelsberg, Wolfgang ; Ponzetto, Simone Paolo



URL: http://www.aclweb.org/anthology/W14-5410
Weitere URL: http://www.aclweb.org/anthology/W/W14/W14-54.pdf
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2014
Buchtitel: The 3rd Annual Meeting Of The EPSRC Network On Vision & Language and The 1st Technical Meeting of the European Network on Integrating Vision and Language : A Workshop of the 25th International Conference on Computational Linguistics ; Proceedings
Seitenbereich: 68-73
Veranstaltungstitel: COLING 2014 - The 3rd Workshop on Vision and Language (VL'14)
Veranstaltungsort: Dublin, Ireland
Veranstaltungsdatum: August 23, 2014
Herausgeber: Belz, Anja
Ort der Veröffentlichung: Stroudsburg, Pa.
Verlag: Asooc. for Computational Linguistics
ISBN: 978-1-873769-28-1
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Semantic Web (Juniorprofessur) (Ponzetto 2013-2015)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: We present a first attempt at semi-automatically harvesting a dataset of iconic images, namely images that depict objects or scenes, which arouse associations to abstract topics. Our method starts with representative topic-evoking images from Wikipedia, which are labeled with relevant concepts and entities found in their associated captions. These are used to query an online image repository (i.e., Flickr), in order to further acquire additional examples of topic-specific iconic relations. To this end, we leverage a combination of visual similarity measures, image clustering and matching algorithms to acquire clusters of iconic images that are topically connected to the original seed images, while also allowing for various degrees of diversity. Our first results are promising in that they indicate the feasibility of the task and that we are able to build a first version of our resource with minimal supervision.




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