Fashion Captioning: Towards Generating Accurate Descriptions with Semantic Rewards オンラインファッションアイテムの正確な説明を生成することは、顧客のショッピング体験を向上させるだけでなく、オンライン販売の増加にとっても重要です。アイテムの属性を正しく提示する必要性に加えて、魅力的なスタイルの表現は、顧客の興味をより引き付けることができます。この作品の目的は、正確で表現力豊かなファッションキャプションのための新しい学習フレームワークを開発することです。画像キャプションに関する一般的な作品とは異なり、ファッションアイテムの豊富な属性を特定して説明することは困難です。最初に属性を特定することでアイテムの説明をシードし、テキスト記述の品質を改善するためのメトリックとして属性レベルのセマンティック(ALS)報酬と文レ
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