如何表征绘画作品：基于艺术评论的绘画分类方法

本研究旨在通过机器学习技术对图像进行分类与检索，以实现大规模自动绘画分析的目标。传统方法多借助计算机视觉技术解析绘画内容，帮助计算机理解艺术作品的内涵。在本研究中，研究者们摒弃了以绘画色彩作为分类依据的方式，转而采用图卷积网络并结合艺术评论，通过自然语言处理技术来判定绘画的类型、流派、创作时期以及作者身份。首先，他们根据词项共现关系与文档间的关联构建单一艺术评论图，随后在整个数据集上训练艺术图卷积网络。该拓扑结构中的节点包括各类词汇与文档，最初以独热编码的形式进行初始化，之后在已知绘画类别标签的监督下，同步学习词汇与文档的嵌入向量。通过针对不同分类任务及多种输入数据源开展的大量实验，研究结果表明所提出的方法具备当前领域内的最优性能。此外，艺术图卷积网络不仅能够学习词汇嵌入，还能生成绘画嵌入，且这两种嵌入分别在描述标签特征与辅助绘画检索过程中发挥着关键作用。

本摘要由 AI（Hy-MT2-Pro）翻译生成，仅供参考，请以原文为准。