“看图猜对联”–基于图像内容的对联检索开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，图像识别和自然语言处理技术取得了显著的进步，为实现图像与文本之间的跨模态理解奠定了基础。

对联作为中华民族特有的文学形式，具有悠久的历史和深厚的文化底蕴，其创作需要丰富的想象力和语言表达能力。

而图像作为一种直观的视觉表达方式，能够传递丰富的信息，为对联创作提供灵感。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像识别和自然语言处理领域都取得了突破性进展，为“看图猜对联”这一跨模态任务提供了技术支撑。

1. 国内研究现状

国内学者在图像识别、自然语言处理、跨模态检索等方面取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.图像特征提取：研究如何从图像中提取能够准确反映图像语义信息的特征表示，例如使用卷积神经网络(cnn)提取图像的全局和局部特征，并探索多尺度特征融合策略，以增强特征的表达能力。

2.对联语义理解：研究如何将对联文本映射到语义空间，以便于与图像特征进行比较。

例如可以使用词向量模型(wordembedding)将对联文本中的每个词语表示为一个低维向量，并探索使用循环神经网络(rnn)或transformer模型来捕捉对联文本的上下文语义信息。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：对图像识别、自然语言处理、跨模态检索等相关领域的文献进行全面调研，了解国内外研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.数据集构建：收集和整理对联文本数据和相关图像数据，并进行数据清洗、标注和预处理，构建一个规模适中、质量可靠的对联图像数据集，用于模型训练和评估。

3.模型设计与实现：基于深度学习技术，设计和实现一个基于图像内容的对联检索模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出了一种基于图像内容的对联检索方法，实现了从图像到对联的跨模态语义匹配。

2.构建了一个对联图像数据集，为相关研究提供了数据支持。

3.设计了一种有效的跨模态匹配模型，能够准确地捕捉图像与对联之间的语义关联。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘知远, 姚旭, 孙茂松. 自然语言处理中的语义组合问题[j]. 软件学报, 2012, 23(4): 769-783.

2. 李航. 统计学习方法[m]. 北京: 清华大学出版社, 2012.

3. 王晓龙, 周国栋, 李培峰, 等. 文本情感分析: 现状与展望[j]. 计算机学报, 2015, 38(12): 2409-2430.