摘要
随着互联网和数字化时代的到来,新闻信息量呈现爆炸式增长,快速为新闻报道匹配生动、贴切的图片成为新闻传播效率的关键。
新闻自动配图技术应运而生,旨在利用计算机技术自动地为新闻文本选择或生成匹配的图像,从而提高新闻内容的吸引力和信息传递效率。
本文首先介绍了新闻自动配图的概念、意义以及相关技术,包括计算机视觉、自然语言处理和图像检索技术。
接着,本文回顾了新闻自动配图的研究历史和现状,详细介绍了基于内容的图像检索模型、基于深度学习的配图模型以及多模态融合模型等主要研究方法。
此外,本文还对不同方法的优缺点进行了比较分析,并探讨了该领域的挑战和未来发展方向。
关键词:新闻自动配图;计算机视觉;自然语言处理;图像检索;多模态融合
一、相关概念新闻自动配图是指利用计算机技术,根据新闻文本的内容自动地从图像库中检索或生成与之匹配的图片,并将其与新闻文本进行关联和展示的过程。
这一过程涉及到自然语言处理、计算机视觉、图像检索等多个领域的技术,其目标是提高新闻内容的可读性、吸引力和信息传递效率。
为了更好地理解新闻自动配图技术,我们需要对以下几个关键概念进行解释:
1.自然语言处理(NLP):NLP是人工智能的一个分支,专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
在新闻自动配图中,NLP技术用于分析新闻文本的内容,提取关键词、主题和情感等语义信息,为图像检索提供依据。
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