JP2013519138A - アイテム関連付けのための結合埋込 - Google Patents
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Abstract
Description
種々のタイプの非常に大量のアイテム集合が、アイテムの意味的コンテンツに基づいて、アイテム間の関係を見つけるために利用されることが望ましい。例えば、新しい画像に対して、大量のアイテム集合内の関係に基づく注釈は、少量のアイテム集合に基づく注釈より記述的であり得る。したがって、非常に大量の情報集合にスケーラブルであって、アイテム間の種々の関係を考慮する、アイテムを意味的に関連付ける方法およびシステムが、所望される。
図1は、本発明のある実施形態による、複数のアイテムタイプのアイテムを関連付けるためのシステム100を例証する。システム100は、画像アイテムを注釈アイテムと関連付け、自動的に、画像に注釈を付けるように構成される。本発明の他の実施形態は、ビデオ、オーディオ、画像、および注釈等であるが、それらに限定されない、アイテムタイプのアイテム間の関連付けを確立するように構成することができる。
図2は、本発明のある実施形態による、複数のアイテムタイプの意味的に関連したアイテムを相互に関連付けるための方法200(ステップ202-210)を例証する。ある実施形態によると、関連付けは、新しいアイテムに注釈を付けるために使用することができる。
図3は、本発明のある実施形態による、結合埋込空間を構成するための方法(ステップ302-308)を例証する。例えば、ある実施形態では、ステップ302-308は、ステップ202の処理を行う。
ΦW(i)=Wi(2)
式中、xは、画像特徴ベクトルであって、Vは、初期値がランダムであり得る、マトリクスであって、Wiは、Y×Dマトリクスのi番目の行を示す。Yは、注釈数であって、Dは、結合埋込空間内の次元数である。
図4は、本発明のある実施形態による、学習の方法(ステップ402-408)を例証する。ある実施形態では、ステップ204の処理は、ステップ402-408によって、行うことができる。ステップ402-408は、結合埋込空間をスケーラブルにトレーニングし、非常に大量のトレーニングセットの比較的に少量のサンプリングに基づいて、各アイテムタイプに対するマッピングを学習することができる、確率的プロセスを例証する。ステップ402-408は、所定の終了基準が充足されるまで、反復的に行われる。
図5は、ある実施形態による、アイテムのトリプレットを選択する方法(ステップ502-506)を例証する。ある実施形態では、ステップ402の処理は、ステップ502-506によって、行うことができる。
結合埋込空間は、前述のように、種々のデータタイプのアイテムを埋め込むために使用することができる。前述の画像注釈用途に加え、他の用途も、非常に大量のトレーニングデータによって構成される、結合埋込空間を使用して、実装することができる。
式中、A=[A1...A|A|]は、データベース内の全アーティストのパラメータ(ベクトル)のd´|A|マトリクスである。本マトリクス全体は、アルゴリズムのトレーニング相の間、学習されることができる。
式中、T=[T1...T|T|]は、データベース内の全タグのパラメータ(ベクトル)のd´|T|マトリクスである。本マトリクスも、アルゴリズムのトレーニングフェーズの間、学習されることができる。
d´|S|マトリクスVもまた、トレーニングフェーズの間、学習されることができる。アイテムタイプに対するマッピング関数はまた、図3のステップ304に関連して前述される。
発明の開示および要約は、発明者によって熟考された、全部ではないが、本発明の例示的実施形態の1つ以上を説明し得、したがって、本発明および添付の請求項をいかようにも限定することを意図するものではない。
Claims (27)
- 複数のアイテムタイプの意味的に関連したアイテムを関連付けるための方法であって、
(a)少なくとも1つのプロセッサに連結されたメモリ内に構成される結合埋込空間内に、前記複数のアイテムタイプのトレーニングアイテムを埋め込むステップと、
(b)前記アイテムタイプのそれぞれに対して、前記結合埋込空間内への1つ以上のマッピングを学習し、トレーニングされた結合埋込空間および1つ以上の学習されたマッピングを生成するステップと、
(c)前記第1のアイテムから各関連付けられた埋め込まれたトレーニングアイテムまでの前記トレーニングされた結合埋込空間内の距離に基づいて、1つ以上の埋め込まれたトレーニングアイテムを第1のアイテムと関連付けるステップと
を含む、方法。 - (d)前記トレーニングされた結合埋込空間内の前記複数のアイテムタイプの第1のアイテムタイプに対して、前記1つ以上の学習されたマッピングを適用することによって決定された第1の場所に、前記第1のアイテムを埋め込むステップ
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - (e)前記1つ以上の関連付けられた埋め込まれたトレーニングアイテムに基づいて、前記第1のアイテムに注釈を付けるステップ
をさらに含む、請求項2に記載の方法。 - 前記学習ステップ(b)は、
(i)前記埋め込まれたトレーニングアイテムから、第2のアイテム、第3のアイテム、および第4のアイテムを選択するステップであって、前記第2のアイテムおよび前記第3のアイテムは、関連し、前記第2のアイテムおよび前記第4のアイテムは、関連しない、ステップと、
(ii)第1の距離が、第2の距離未満であることを決定するステップであって、前記第1の距離は、前記結合埋込空間内における、前記第2のアイテムと前記第3のアイテムとの間の距離であり、前記第2の距離は、前記結合埋込空間内における、前記第2のアイテムと前記第4のアイテムとの間の距離である、ステップと、
(iii)前記決定に基づいて、前記1つ以上の学習されたマッピングを調節するステップと
を含む、請求項2に記載の方法。 - 前記調節ステップ(iii)はさらに、前記第2、第3、および第4のアイテムのうちの少なくとも1つの前記結合埋込空間内の場所を変更するステップを含む、請求項4に記載の方法。
- 前記場所変更ステップは、
前記第2のアイテムと第3のアイテムとの間の距離が、前記第2のアイテムから前記第4のアイテムまでの距離未満であるように、前記結合埋込空間内において、前記第2、第3、または第4のアイテムのうちの少なくとも1つを移動させるステップを含む、請求項5に記載の方法。 - 前記移動ステップは、確率的勾配降下法に基づく、請求項6に記載の方法。
- 前記調節ステップは、確率的勾配降下法に基づく、請求項4に記載の方法。
- 前記選択ステップ(i)は、
前記第2のアイテムから前記選択されたアイテムまでの距離が、前記第2のアイテムと第3のアイテムとの間の距離未満となるまで、前記第4のアイテムとして、アイテムを反復的に選択するステップと、
前記第4のアイテムを選択するために必要とされる反復数に基づいて、前記第2のアイテムに関連する前記第3のアイテムのランクを予測するステップと
を含む、請求項4に記載の方法。 - 前記場所変更ステップは、
前記第2のアイテムと第3のアイテムとの間の距離が、前記第2のアイテムから前記第4のアイテムまでの距離未満であるように、前記結合埋込空間内において、前記第2、第3、または第4のアイテムのうちの少なくとも1つを移動させるステップを含む、請求項9に記載の方法。 - 前記移動ステップは、前記予測されたランクに基づいて加重された、確率的勾配降下法に基づく、請求項10に記載の方法。
- 前記学習ステップ(b)はさらに、
(iv)所定の終了基準が充足されるまで、少なくともステップ(i)-(iii)を繰り返すステップ
を含む、請求項4に記載の方法。 - 前記学習ステップ(b)はさらに、
前記第1のアイテムタイプの全アイテムに対する第1のマッピング関数を学習するステップと、
第2のアイテムタイプの複数のアイテムのそれぞれに対して、それぞれのマッピング関数を学習するステップと
を含む、請求項4に記載の方法。 - 前記トレーニングされた結合埋込空間内において、クエリサブジェクトを識別するステップであって、前記クエリサブジェクトは、埋め込まれたトレーニングアイテムである、ステップと、
結果アイテムとして、前記クエリサブジェクトの所定の距離内に位置する、1つ以上のトレーニングされた埋め込まれたアイテムを決定するステップと、
前記結果アイテムを出力するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 複数のアイテムタイプの意味的に関連したアイテムを関連付けるためのシステムであって、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに連結されたメモリと、
前記メモリ内の結合埋込空間内に、前記複数のアイテムタイプのトレーニングアイテムを埋め込むように構成される、結合埋込空間コンフィギュレータと、
前記アイテムタイプのそれぞれに対して、前記結合埋込空間内への1つ以上のマッピングを学習し、トレーニングされた結合埋込空間および1つ以上の学習されたマッピングを生成するように構成される、マッパと、
前記第1のアイテムから各関連付けられた埋め込まれたトレーニングアイテムまでの前記トレーニングされた結合埋込空間内の距離に基づいて、1つ以上の埋め込まれたトレーニングアイテムを第1のアイテムと関連付けるように構成される、アイテムアソシエータと
を含む、システム。 - 前記結合埋込空間内の第1の場所に、第1のアイテムを埋め込むように構成される、新しいアイテムエンベッダをさらに含み、前記第1の場所は、前記複数のアイテムタイプの第1のアイテムタイプに対して、学習されたマッピングを適用することによって決定される、請求項15に記載のシステム。
- 前記1つ以上の関連付けられた埋め込まれたトレーニングアイテムに基づいて、前記第1のアイテムに注釈を付けるように構成されるアノテータをさらに含む、請求項16に記載のシステム。
- 前記マッパはさらに、確率勾配法を使用して、1つ以上のアイテムタイプに対して、前記マッピングを学習するように構成される、請求項16に記載のシステム。
- 前記アイテムアソシエータはさらに、
前記第2のアイテムから前記選択されたアイテムまでの距離が、前記第2のアイテムと第3のアイテムとの間の距離未満となるまで、前記第4のアイテムとして、アイテムを反復的に選択することと、
前記第4のアイテムを選択するために必要とされる反復数に基づいて、前記第2のアイテムに関連する前記第3のアイテムのランクを予測することと、
前記第2のアイテムと第3のアイテムとの間の距離が、前記第2のアイテムから前記第4のアイテムまでの距離未満であるように、前記結合埋込空間内において、前記第2、第3、または第4のアイテムのうちの少なくとも1つを移動させることであって、前記移動は、前記予測されたランクに基づいて加重された確率勾配法に基づく、ことと
を行うように構成される、請求項18に記載のシステム。 - 前記結合埋込空間は、所定の数の実数値軸を含む、請求項15に記載のシステム。
- 前記トレーニングされた結合埋込空間内において、クエリサブジェクトを識別することであって、前記クエリサブジェクトは、埋め込まれたトレーニングアイテムである、ことと、
結果アイテムとして、前記クエリサブジェクトの所定の距離内に位置する、1つ以上のトレーニングされた埋め込まれたアイテムを決定することと
を行うように構成される、意味的クエリモジュールをさらに含む、請求項15に記載のシステム。 - 命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、実行されると、少なくとも1つのプロセッサに、
少なくとも1つのプロセッサに連結されたメモリ内に構成される結合埋込空間内に、前記複数のアイテムタイプのトレーニングアイテムを埋め込むステップと、
前記アイテムタイプのそれぞれに対して、前記結合埋込空間内への1つ以上のマッピングを学習し、トレーニングされた結合埋込空間および1つ以上の学習されたマッピングを生成するステップと、
前記第1のアイテムから各関連付けられた埋め込まれたトレーニングアイテムまでの前記トレーニングされた結合埋込空間内の距離に基づいて、1つ以上の埋め込まれたトレーニングアイテムを第1のアイテムと関連付けるステップと
を含む方法を使用して、複数のアイテムタイプの意味的に関連したアイテムを関連付けさせる、コンピュータ可読媒体。 - クエリに応答するための方法であって、
前記クエリを受信するステップと、
前記クエリに応答して、少なくとも1つのプロセッサに連結されたメモリ内に構成される結合埋込空間内の場所を決定するステップであって、前記結合埋込空間内に埋め込まれた第1のアイテムと第2のアイテムとの間の距離は、前記第1のアイテムと第2のアイテムとの間の意味的関係に対応し、複数のアイテムタイプのアイテムは、前記結合埋込空間内に埋め込まれる、ステップと、
前記場所に最も近接する、前記結合埋込空間内に埋め込まれた1つ以上のアイテムに基づいて、1つ以上の結果を識別するステップと、
前記クエリへの応答として、前記1つ以上の結果を返すステップと
を含む、方法。 - 前記場所の決定は、
前記受信したクエリに基づいて、クエリアイテムを決定するステップと、
前記クエリアイテムを前記場所に埋め込むステップであって、前記場所は、前記クエリアイテムのアイテムタイプに対して、少なくとも1つの学習されたマッピングを適用することによって、決定される、ステップと
を含む、請求項23に記載の方法。 - 前記クエリは、アーティスト名または歌を含み、前記1つ以上の結果は、第2のアーティスト名および第2の歌のうちの少なくとも1つを含み、前記第2のアーティスト名および第2の歌のうちの少なくとも1つは、前記アーティスト名または前記歌と関連付けられる、請求項23に記載の方法。
- 前記クエリは、タグを含み、前記1つ以上の結果は、少なくとも1つの画像を含み、前記画像は、前記タグと関連付けられる、請求項23に記載の方法。
- クエリを行う方法であって、
クエリをサーバに伝送するステップであって、前記サーバは、少なくとも1つのプロセッサに連結されたメモリ内に構成される結合埋込空間を含み、前記結合埋込空間内に埋め込まれた第1のアイテムと第2のアイテムとの間の距離は、前記第1のアイテムと前記第2のアイテムとの間の意味的関係に対応し、複数のアイテムタイプのアイテムは、前記結合埋込空間内に埋め込まれる、ステップと、
前記サーバから応答を受信するステップであって、前記応答は、前記結合埋込空間内における、前記クエリに対応する場所を識別し、前記識別された場所に最も近い1つ以上の結果アイテムを識別することによって、前記サーバから形成される、ステップと
を含む、方法。
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