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摘要
时尚专家对于服饰搭配往往需要通过服饰的视觉属性（如颜色、图案及纹理等属性以及它们之间的组合）作为重要指导，进行有效地提取服饰视觉属性并用其改进传统的服饰搭配模型，对提升服饰搭配的有效性具有重要意义。本文在利用预训练的卷积神经网络中不同层次的卷积核来提取不同粒度的视觉属性（即视觉单词）的基础上，结合服饰的文字描述，采用多语言潜在迪利克雷分布模型进行多模态、无监督地挖掘出服饰风格特征。通过在双向长短时记忆模型中，加入了上述挖掘出的服饰风格特征作为训练指导，以此提升模型的计算效果。实验验证了本文提出的模型能够在服饰搭配的有效性上较其他方法有显著的提升。
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