A new model for semantic photograph description combining basic levels and user-assigned descriptors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have been conducted to identify users’ desired semantic levels of image access when describing, searching, and retrieving photographs online. The basic level, or the level of abstraction most commonly used to describe an item, is a cognitive theory currently under consideration in image retrieval research. This study investigates potential basic levels of description for online photographs by testing the Hierarchy for Online Photograph Representation (HOPR) model, which is based on a need for a model that addresses users’ basic levels of photograph description and retrieval. We developed the HOPR model using the following three elements as guides: the most popular tags of all time on Flickr, the Pyramid model for visual content description by Jörgensen, Jaimes, Benitez, and Chang, and the nine classes of image content put forth by Burford, Briggs, and Eakins. In an exploratory test of the HOPR model, participants were asked to describe their first reaction to, and possible free-text indexing terms for, a small set of personal photographs. Content analysis of the data indicated a clear set of user preferences that are consistent with prior image description studies. Generally speaking, objects in the photograph and events taking place in the photograph were the most commonly used levels of description. The preliminary HOPR model shows promise for its intended utility, but further refinement is needed through additional research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle