그래프-기반 색상 설명 생성

그래프-기반 색상 생성(GRAPH-BASED COLOR DESCRIPTION GENERATION) 색상에 대한 자언어 설명을 생성하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다. 상기 방법은 튜플들의 리스트(a list of tuples)를 획득하는 단계, 상기 튜플들 각각을 노드(a node)로 사용하고 인간의 인지(human perception) 관점에서 노드들의 색상들 사이의 차이가 미리 정해진 범위를 벗어날 때 상기 노드들 사이에 엣지들(edges)을 추가함으로써 그래프를 생성하는 단계, 외부 색상 비교 데이터베...

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Main Authors LOYOLA HEUFEMANN PABLO SALVADOR, VONGKULBHISAL JAYAKORN
Format Patent
LanguageKorean
Published 29.06.2023
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Summary:그래프-기반 색상 생성(GRAPH-BASED COLOR DESCRIPTION GENERATION) 색상에 대한 자언어 설명을 생성하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다. 상기 방법은 튜플들의 리스트(a list of tuples)를 획득하는 단계, 상기 튜플들 각각을 노드(a node)로 사용하고 인간의 인지(human perception) 관점에서 노드들의 색상들 사이의 차이가 미리 정해진 범위를 벗어날 때 상기 노드들 사이에 엣지들(edges)을 추가함으로써 그래프를 생성하는 단계, 외부 색상 비교 데이터베이스에 저장된 외부 색상 비교 설명들에 기초하여 상기 엣지들을 필터링하는 단계(filtering), 인간의 인지 관점에서 색상 차이(the color difference)에 기초하여 가장 가까운 이웃 노드를 발견하고 새로운 노드와 상기 가장 가까운 이웃 사이에 새로운 엣지(a new edge)를 추가함으로써 상기 그래프에 새로운 노드를 통합하는 단계(incorporating), 메시지 전달(message passing) 및 상기 노드들의 색상들을 초기 시드들(initial seeds)로 사용함으로써 상기 그래프에서 노드들 각각에 대한 특징 벡터(a feature vector)를 학습하는 단계, 및 준-감독 방식(a semi-supervised fashion)으로 순환 신경망 기반 디코더(a recurrent neural network (RNN)-based decoder)에 대한 초기 상태들로서 상기 학습된 특징 벡터들 각각을 사용함으로써 상기 새로운 노드의 설명을 생성하는 단계를 포함한다. A method, system and computer program product are presented for generating a description in natural language for a color. The method includes acquiring a list of tuples, generating a graph by using each of the tuples as a node and adding edges between the nodes when a difference between colors of the nodes in terms of human perception is outside a predetermined range, filtering the edges based on external color comparative descriptions, incorporating a new node in the graph by finding a closest neighbor node based on the color difference and adding a new edge between the new node and the closest neighbor node, learning a feature vector for each of the nodes by using message passing and the colors of the nodes as initial seeds, and generating a description of the new node by using each of the learned feature vectors as initial states for a neural-network based decoder.
Bibliography:Application Number: KR20237015768