ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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【摘要】针对传统图形描述算法在语义理解和结构分析方面的局限性，本文提出了一种基于递归神经网络（ＲＮＮ）的层次化图形描述算法。 通过动态节点采样策略优化图形序列化过程，采用双层注意力机制实现层次化特征编码，并设计混合指针生成网络提升描述质量。 实验结果表明：该算法在双语评估替补－４（ＢＬＥＵ－４）、拓扑准确率和推理速度三项关键性能指标上均显著优于传统图形描述算法，实现了语义描述与结构分析的高效统一建模。
