基于圖像分類技術(shù)的圖文無關(guān)識(shí)別的可行性如何？特別是對(duì)于大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)，由于用戶發(fā)布的文本無關(guān)內(nèi)容種類繁多，我們需要一種通用的方法，能夠以較低的成本解決各種文本無關(guān)的問題。一個(gè)簡(jiǎn)單的思路是利用近年來逐

基于圖像分類技術(shù)的圖文無關(guān)識(shí)別的可行性如何？

特別是對(duì)于大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)，由于用戶發(fā)布的文本無關(guān)內(nèi)容種類繁多，我們需要一種通用的方法，能夠以較低的成本解決各種文本無關(guān)的問題。一個(gè)簡(jiǎn)單的思路是利用近年來逐漸成熟的圖像分類技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類，然后利用文本分類器判斷用戶發(fā)布的文本內(nèi)容是否與圖像屬于同一類別。然而，在實(shí)踐中，缺乏與圖像分類相對(duì)應(yīng)的文本分類系統(tǒng)（典型的圖像分類標(biāo)簽包括：monkey、cat、person等；而文本內(nèi)容分類系統(tǒng)相對(duì)簡(jiǎn)單的類標(biāo)簽示例包括：history、finance、stock、Internet等），這使得該方法在理論上是可行的，但在實(shí)踐中卻很差。

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