![](/images/graphics-bg.png)
Improving natural language queries search and retrieval through semantic image annotation understanding
المؤلفون المشاركون
Samih, Haytham
Radi, Shirin
Ismail, Manal A.
Gharib, Tariq F.
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 20، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 67-78، 12ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2020-12-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Retrieving images using detailed natural language queries remains a difficult challenge.
Traditional annotation-based image retrieval systems using word matching techniques cannot efficiently support such query types.
Significant improvements for this problem can be achieved with a semantic understanding for those query sentences and image annotations.
This paper presents a two-stage semantic understanding approach for natural language query sentences.
At the first stage, the Stanford parser and a designed rule-based relation extraction tool are used in triple extraction process to efficiently extract the objects attributes, instances and natural language annotations relationships involving these objects.
The second stage integrates the extracted relations with external commonsense knowledge source in a mapping process to provide high-level sematic meanings to the extracted triples.
Experiments are conducted for evaluating the benefit of the proposed semantic understanding against a testing set of natural language sentences from the Flickr8k dataset.
The results show that the proposed approach succeeds to extract relational triples with average accuracy value of 97 % for the different types of annotations relationships : attributes and instance relations, multiword dependence relations, and semantic relations.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Samih, Haytham& Radi, Shirin& Ismail, Manal A.& Gharib, Tariq F.. 2020. Improving natural language queries search and retrieval through semantic image annotation understanding. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 20, no. 2, pp.67-78.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1086194
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Samih, Haytham…[et al.]. Improving natural language queries search and retrieval through semantic image annotation understanding. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 20, no. 2 (2020), pp.67-78.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1086194
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Samih, Haytham& Radi, Shirin& Ismail, Manal A.& Gharib, Tariq F.. Improving natural language queries search and retrieval through semantic image annotation understanding. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2020. Vol. 20, no. 2, pp.67-78.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1086194
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 77-78
رقم السجل
BIM-1086194
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)