من المتوقع أن تحتوي أنظمة التسمية على الصور القدرة على الجمع بين المفاهيم الفردية عند وصف المشاهد مع مجموعات المفاهيم التي لم يتم ملاحظتها أثناء التدريب. على الرغم من التقدم الكبير في تقسيم الصور بمساعدة إطار الجيل التلقائي التلقائي، تفشل النهج الحال
ية في التعميم بشكل جيد إلى مجموعات مفهوم جديدة. نقترح إطارا جديدا يدور حول التحقيق في العديد من مثيلات تدريب التسمية التوضيحية في الصورة المماثلة (استرجاع)، وأداء المناسبات التناظرية على الكيانات ذات الصلة في النماذج الأولية المستردة (القياس)، وتعزيز عملية التوليد بنتائج المنطق (التكوين). تعزز طريقةنا نموذج الجيل عن طريق الإشارة إلى الحالات المجاورة في التدريب المحدد لإنتاج مجموعات مفهوم جديدة في التسميات التوضيحية المولدة. نقوم بإجراء تجارب على معايير تقسيم الصور المستخدمة على نطاق واسع. تحقق النماذج المقترحة تحسنا كبيرا على أساس الأساس المقارنة على كل من مقاييس التقييم المرتبطة بالتكوين ومقاييس تقسيم الصور التقليدية.
