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針對弱匹配多模態數據的相關性建模問題，提出了一種弱匹配概率典型相關性分析模型（semi-paired probabilistic CCA，簡稱SemiPCCA）．SemiPCCA模型關注于各模態內部的全局結構，模型參數的估計受到了未匹配樣本的影響，而未匹配樣本則揭示了各模態樣本空間的全局結構．在人工弱匹配多模態數據集上的實驗結果表明，SemiPCCA可以有效地解決傳統CCA（canonical correlation analy sis）和PCCA（probabilistic CCA）在匹配樣本不足的情況下出現的過擬合問題，取得了較好的效果．提出了一種基于SemiPCCA的圖像自動標注方法．該方法基于關聯建模的思想，同時使用標注圖像及其關鍵詞和未標注圖像學習視覺模態和文本模態之間的關聯，從而能夠更準確地對未知圖像進行標注。
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