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申请/专利权人：北京搜狗科技发展有限公司

摘要：本发明公开了一种图片识别方法，包括：获取目标图片；对所述目标图片进行网络搜索，获得所述目标图片分布在网络中的多个网页页面文本，所述多个网页页面文本的来源各不相同；对所述多个网页页面文本进行实体词抽取，获得多个实体词；基于文图相关性对所述多个实体词进行排序，获得排序结果，其中，所述文图相关性是指所述实体词与所述目标图片的相关性；基于所述排序结果获得所述目标图片的识别结果，并输出所述识别结果。本发明可以提高图片识别的准确率。同时，本发明还公开了一种图片识别装置。

主权项：1.一种图片识别方法，其特征在于，应用于对图片中所包含的信息进行识别，包括：获取目标图片；对所述目标图片进行网络搜索，获得所述目标图片分布在网络中的多个网页页面文本，其中包括：利用图片搜索引擎对所述目标图片进行搜索，获得分布在全网中的与所述目标图片相同或相似的多张图片，所述多张图片所在的网页各不相同；从所述多张图片中的每张图片所在的网页上，提取所述多张图片中的每张图片的描述信息，并将所述描述信息作为所述网页页面文本，所述多个网页页面文本的来源各不相同；对所述多个网页页面文本中的每个网页页面文本进行分词，获得M个分词，所述M个分词各不相同，M为正整数；在实体词库中查找所述M个分词中的每个分词，并将查找到的分词作为所述实体词；和或对所述多个网页页面文本中的每个网页页面文本进行分词，获得M个分词，所述M个分词各不相同；基于预设策略，对所述M个分词进行重组，获得N个重组词，N为正整数；在所述实体词库中查找所述M个分词中的每个分词，以及查找所述N个重组词中的每个重组词，并将查找到的分词和重组词作为所述实体词；所述预设策略为：对于相邻的分词，统计其组合后的组合词在网络出现的频率，若出现频率大于预设频率，则将相邻的分词重组；获取每个实体词的特征信息；所述特征信息包括：文本特征、分布特征以及图像特征，其中，所述文本特征是指实体词本身，所述分布特征是指实体词在多个网页文本出现的次数，所述图像特征是指从实体词对应的图片中所提取出来的图像特征，所述实体词的权重的数值与所述分布特征的数量呈正相关，所述实体词的权重的数值与所述图像特征的数量呈正相关；将所述特征信息输入到LambdaMART排序模型，获得排序结果；其中，所述LambdaMART排序模型用于基于所述特征信息计算每个实体词与所述目标图片的匹配概率，并按照匹配概率从高到低的顺序对所述多个实体词进行排序，输出排序结果；基于所述排序结果获得所述目标图片的识别结果，并输出所述识别结果。

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