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圖像數據飛速增多，而計算機與人對圖像數據的理解間存在語義鴻溝。如何有效地理解、管理和組織圖像數據是學術界和工業界面臨的一個重大挑戰。利用計算機自動生成能夠描述圖像內容的自然語言描述有助于彌合語義鴻溝，從而提升對圖像數據的理解。現有工作致力于英文句子生成。與之不同的是，該文實現了一個面向中文的看圖造句系統。通過大規模機器翻譯克服了中文訓練數據缺乏的冋題，同時提岀了結合中文標簽自動預測，對深度模型預測句子進行重排序的增強方法，改善句子生成質量。在兩個中文圖像句子數據集 Flickr8kcn和 Flickr30k-cn上的實驗表明，該文提出的標簽增強方法可以有效改善現有兩種看圖造伺模型（ Google模型和 Attention模型）所生成句子的質量。標簽增強使得 Google模型在 Flickr8kcn測試集上的CIEr指標從0.474提髙到0.503，lickr3ok-cn測試集上的CIDE指標從0.325提高到0.356.通過標簽增強， Attention模型在這兩個數據集上的CIDER分別從0.510提高到0536，從0.392提高到到0.41。
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