基于自然語(yǔ)言處理的汽車(chē)造型風(fēng)格推導(dǎo)與評(píng)價(jià)*

盧兆麟，程若丹，石清吟，王 波

(1. 合肥學(xué)院設(shè)計(jì)藝術(shù)系，合肥 230601; 2. 清華大學(xué)汽車(chē)工程系，汽車(chē)節(jié)能與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084)

2016090

基于自然語(yǔ)言處理的汽車(chē)造型風(fēng)格推導(dǎo)與評(píng)價(jià)*

盧兆麟1，2，程若丹1，石清吟2，王 波2

(1. 合肥學(xué)院設(shè)計(jì)藝術(shù)系，合肥 230601; 2. 清華大學(xué)汽車(chē)工程系，汽車(chē)節(jié)能與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084)

為有效獲取用戶(hù)感性需求并塑造整車(chē)形象，提出了一種基于自然語(yǔ)言處理的汽車(chē)造型風(fēng)格推導(dǎo)與評(píng)價(jià)方法。首先描述了汽車(chē)造型設(shè)計(jì)過(guò)程的領(lǐng)域任務(wù)，并建立了汽車(chē)造型風(fēng)格推導(dǎo)模型，通過(guò)自然語(yǔ)言處理對(duì)汽車(chē)造型隱性風(fēng)格進(jìn)行表征，步驟包括口語(yǔ)分析、設(shè)計(jì)主題詞的提取、權(quán)重計(jì)算和設(shè)計(jì)主題詞相似度的計(jì)算與聚類(lèi)。接著進(jìn)一步闡述了基于特征匹配的顯性風(fēng)格生成機(jī)制，并與改進(jìn)的三標(biāo)度層次分析法相結(jié)合，對(duì)顯性風(fēng)格進(jìn)行評(píng)價(jià)。最后以實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性。

汽車(chē)造型；風(fēng)格推導(dǎo)與評(píng)價(jià)；自然語(yǔ)言處理；特征匹配

前言

根據(jù)調(diào)查，我國(guó)超過(guò)七成的消費(fèi)者認(rèn)為外觀造型是決定購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)時(shí)的首要考慮因素[1]。對(duì)于設(shè)計(jì)師而言，如何形成消費(fèi)者認(rèn)可并接受的汽車(chē)造型風(fēng)格成為關(guān)鍵性問(wèn)題。圍繞這一問(wèn)題，近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了廣泛的研究，如：文獻(xiàn)[2]中建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，并利用非支配排序遺傳算法建立了汽車(chē)側(cè)輪廓的多意象造型進(jìn)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)；文獻(xiàn)[3]中以典型汽車(chē)產(chǎn)品為例，提出了產(chǎn)品風(fēng)格歷時(shí)性與共時(shí)性進(jìn)化模型，并結(jié)合生物遺傳學(xué)理論定義了產(chǎn)品風(fēng)格基因；文獻(xiàn)[4]中提出了汽車(chē)造型認(rèn)知過(guò)程中的意向投影原理，建立了相應(yīng)的意向投影評(píng)估模型；文獻(xiàn)[5]中提出了汽車(chē)造型的“線-型”分析方法，用以判定、提取汽車(chē)形體表面的關(guān)鍵造型線；文獻(xiàn)[6]～文獻(xiàn)[8]中運(yùn)用模糊集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)汽車(chē)造型風(fēng)格及意象進(jìn)行了研究；文獻(xiàn)[9]中運(yùn)用形狀文法，將別克汽車(chē)造型風(fēng)格編碼為可重用的設(shè)計(jì)語(yǔ)言；文獻(xiàn)[10]中以汽車(chē)外形輪廓為例，提出了“感知度”(feeling quality, FQ)的概念，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的參數(shù)與用戶(hù)感知意象的映射；文獻(xiàn)[11]中提出用多次顯示的方法對(duì)汽車(chē)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行美學(xué)評(píng)價(jià)。

總體而言，現(xiàn)有研究尚存在以下不足：針對(duì)汽車(chē)造型的研究中，多從某一特定角度(如側(cè)面外輪廓、輪轂等)展開(kāi)，缺乏整體性和系統(tǒng)性，沒(méi)有考慮整車(chē)造型設(shè)計(jì)，因而不能塑造整車(chē)形象，對(duì)實(shí)際設(shè)計(jì)的指導(dǎo)效果不夠充分；缺乏對(duì)驅(qū)動(dòng)汽車(chē)造型設(shè)計(jì)源頭的探討，即缺少對(duì)用戶(hù)感性需求的有效獲取和應(yīng)用，未能對(duì)設(shè)計(jì)師思維規(guī)律性進(jìn)行研究，從而總結(jié)出行之有效的汽車(chē)造型設(shè)計(jì)方法。

針對(duì)以上不足，本文中提出一種基于自然語(yǔ)言處理的汽車(chē)造型風(fēng)格推導(dǎo)方法，將感性需求轉(zhuǎn)化為造型特征，并結(jié)合“層次分析法”(analytic hierarchy process,AHP)進(jìn)行多目標(biāo)決策分析，對(duì)造型方案進(jìn)行排序，從而獲得最優(yōu)解。

1 汽車(chē)造型設(shè)計(jì)過(guò)程的領(lǐng)域任務(wù)

文獻(xiàn)[12]中指出，設(shè)計(jì)有3個(gè)根本問(wèn)題值得研究：一是設(shè)計(jì)規(guī)則；二是設(shè)計(jì)方法論；三是設(shè)計(jì)思考過(guò)程。

在汽車(chē)造型設(shè)計(jì)的初始階段，根據(jù)用戶(hù)的需求提出設(shè)計(jì)目標(biāo)。該目標(biāo)可能是模糊的，須對(duì)其進(jìn)行表征，即語(yǔ)義分析過(guò)程，其中包括語(yǔ)義理解和語(yǔ)義獲取兩個(gè)階段。而后設(shè)計(jì)師明確設(shè)計(jì)任務(wù)，理解關(guān)鍵的設(shè)計(jì)問(wèn)題，形成未來(lái)車(chē)型的主題意象和局部意象。進(jìn)一步地，使用特定規(guī)則確定要尋找的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，利用設(shè)計(jì)方法產(chǎn)生、評(píng)估和選定設(shè)計(jì)結(jié)果，最終得到汽車(chē)造型的風(fēng)格特征。綜上，提出汽車(chē)造型設(shè)計(jì)過(guò)程的領(lǐng)域任務(wù)模型,如圖1所示。

2 汽車(chē)造型風(fēng)格推導(dǎo)

2.1 汽車(chē)造型風(fēng)格推導(dǎo)模型

按照香農(nóng)(C.E.Shannon)提出的信息傳播一般模型[13]，將汽車(chē)造型風(fēng)格的認(rèn)知過(guò)程定義為：設(shè)計(jì)師為信源、產(chǎn)品為信道、用戶(hù)的感官為接收器、用戶(hù)為最終信宿。

根據(jù)上述模型，作如下定義。

定義1：風(fēng)格特征分為“顯性”和“隱性”。幾乎所有物理層面的產(chǎn)品風(fēng)格特征包括形態(tài)、色彩、材質(zhì)、肌理及它們的構(gòu)成法則等，可以看作是顯性的；而大部分精神層面的產(chǎn)品風(fēng)格特征,如意象感知、情感體驗(yàn)、品牌內(nèi)涵等則是隱性的，它們存在于人的腦海中，相對(duì)難以規(guī)范化和表達(dá)。將產(chǎn)品風(fēng)格特征表述為

(1)

I→{I1,I2,I3，…，In}，Ii∈I且1≤i≤n

(2)

E→{E1,E2,E3，…，Em}，Ej∈E且1≤j≤m

(3)

定義2：設(shè)計(jì)師推導(dǎo)汽車(chē)造型風(fēng)格的過(guò)程與用戶(hù)對(duì)汽車(chē)造型風(fēng)格的認(rèn)知過(guò)程是兩個(gè)互逆的過(guò)程，即

=

(4)

=

(5)

用戶(hù)對(duì)汽車(chē)造型風(fēng)格的認(rèn)知過(guò)程，從顯性風(fēng)格特征開(kāi)始，經(jīng)映射關(guān)系達(dá)到隱性風(fēng)格特征，最后以獲得感性意象結(jié)束。作為逆過(guò)程，汽車(chē)造型風(fēng)格的推導(dǎo)以感性需求作為出發(fā)點(diǎn)，進(jìn)而確定隱性風(fēng)格特征，再由此得出顯性風(fēng)格特征。推導(dǎo)模型如圖2所示。

定義3：設(shè)汽車(chē)造型風(fēng)格特征的規(guī)劃為Sp，對(duì)Sp進(jìn)行形式化描述，則有

(6)

2.2 基于自然語(yǔ)言處理的汽車(chē)造型隱性風(fēng)格表征

汽車(chē)造型隱性風(fēng)格的表征以語(yǔ)言為載體，通過(guò)提取主題詞(subject heading terms, SHT) 對(duì)隱性風(fēng)格進(jìn)行描述。主題詞的提取應(yīng)遵循2個(gè)原則[14]：一是以“最小的代價(jià)獲取最大信息”的認(rèn)知經(jīng)濟(jì)性原則；二是在相同的語(yǔ)言環(huán)境內(nèi)主題詞相對(duì)穩(wěn)定且不容易受情境的影響。根據(jù)以上兩條原則，本文中把形容詞和名詞作為語(yǔ)義表征的主要方式，步驟如下。

(1) 口語(yǔ)報(bào)告實(shí)驗(yàn)

該實(shí)驗(yàn)屬于一種并行的、內(nèi)省的、無(wú)結(jié)構(gòu)的口語(yǔ)分析方法，由于被試者表述的是當(dāng)前存在于工作記憶中的信息，因此排除了由于人的記憶差錯(cuò)而產(chǎn)生的無(wú)效數(shù)據(jù)[12]。具體而言，首先從目標(biāo)群體中選擇被試對(duì)象，結(jié)合原型向其介紹汽車(chē)的功能、用途、定位、技術(shù)特點(diǎn)等，然后要求被試對(duì)象根據(jù)自身理解表述對(duì)于該車(chē)型有何要求或期待，最后將實(shí)驗(yàn)結(jié)果轉(zhuǎn)為文字。

(2) 設(shè)計(jì)主題詞的提取與權(quán)重計(jì)算

以“詞頻-逆向文件頻率”(term frequency-inverse document frequency ,TF-IDF)方法為基礎(chǔ)，對(duì)用戶(hù)訪談結(jié)果進(jìn)行設(shè)計(jì)主題詞提取并計(jì)算權(quán)重。其核心思想是：如果某一詞或短語(yǔ)在一篇文檔中的出現(xiàn)頻率高，同時(shí)在其他文檔中出現(xiàn)較少，并且信息熵值也較高，則認(rèn)為該詞或短語(yǔ)具有較高的區(qū)分度。根據(jù)文獻(xiàn)[15]中的研究，具體算法如下。

① 設(shè)ni,j為詞語(yǔ)或短語(yǔ)ti在某一篇用戶(hù)口語(yǔ)報(bào)告dj文檔中出現(xiàn)的次數(shù)，設(shè)該詞語(yǔ)或短語(yǔ)的詞頻為T(mén)i,j，則

(7)

式中∑knk,j代表文檔dj中所有詞語(yǔ)或短語(yǔ)次數(shù)之和。

② 設(shè)Ni,j為出現(xiàn)過(guò)上述詞語(yǔ)或短語(yǔ)的用戶(hù)口語(yǔ)文檔數(shù)目，N為總文本數(shù)目，該詞語(yǔ)或短語(yǔ)的反向文件頻率為Di,j，則

(8)

式中L為經(jīng)驗(yàn)值，通常取0.01。

③ 設(shè)H為該詞語(yǔ)或短語(yǔ)的信息熵值，最終得到詞語(yǔ)或短語(yǔ)ti的權(quán)重為wi,j，則有

(9)

并且，當(dāng)wi，j≥δmin時(shí)，該詞語(yǔ)或短語(yǔ)將作為主題詞被提取，δmin為設(shè)定的最小值。

(3) 設(shè)計(jì)主題詞的相似度計(jì)算與聚類(lèi)

在提取若干設(shè)計(jì)主題詞之后，對(duì)其做進(jìn)一步處理，將相似的主題詞聚類(lèi)，提煉成為關(guān)鍵詞，便于后續(xù)設(shè)計(jì)展開(kāi)。根據(jù)文獻(xiàn)[16]，主題詞之間的相似度計(jì)算方法如下。

對(duì)于某兩個(gè)漢語(yǔ)詞匯W1和W2，假設(shè)W1有n個(gè)義項(xiàng)：S11，S12，S13，…，S1n；W2有m個(gè)義項(xiàng)：S21，S22，S23，…，S2m。定義W1與W2的相似度為各個(gè)概念相似度的最大值，即

(10)

式中：0≤Sim(W1,W2)≤1，當(dāng)Sim(W1,W2)=1時(shí)，表示兩個(gè)詞的詞義完全相同，當(dāng)Sim(W1,W2)=0時(shí)，表示兩個(gè)詞的詞義完全不同。

2.3 基于特征匹配的顯性風(fēng)格生成與評(píng)價(jià)

在對(duì)汽車(chē)造型的隱性風(fēng)格進(jìn)行表征之后，以此為基礎(chǔ)生成顯性風(fēng)格，本文中作定義如下。

定義4：汽車(chē)隱性風(fēng)格特征與顯性風(fēng)格特征之間存在匹配關(guān)系。設(shè)隱性風(fēng)格特征為n項(xiàng)，并有m項(xiàng)顯性風(fēng)格特征與之匹配，則得到隱性風(fēng)格特征與顯性風(fēng)格特征匹配度矩陣A為

(11)

式中IiEj表示第i項(xiàng)隱性風(fēng)格特征與第j項(xiàng)顯性風(fēng)格特征元素的匹配程度。并且有

(12)

式中Wk表示第k項(xiàng)顯性風(fēng)格特征的重要程度，等于其與各隱性風(fēng)格特征元素匹配程度之和。

綜上所述，本文中提出基于自然語(yǔ)言處理的汽車(chē)造型風(fēng)格推導(dǎo)方法，如圖3所示。

3 實(shí)例研究

與國(guó)內(nèi)某廠商合作，提出設(shè)計(jì)任務(wù)為“面向80后都市年輕群體的小型純電動(dòng)轎車(chē)造型設(shè)計(jì)”。

3.1 口語(yǔ)報(bào)告實(shí)驗(yàn)

(1) 被試對(duì)象

共選擇被試對(duì)象8人，均為汽車(chē)專(zhuān)業(yè)研究生或本科生；男性5人，女性3人；平均年齡20.6歲。實(shí)驗(yàn)設(shè)備包括數(shù)碼錄像機(jī)/錄音機(jī)、紙和筆等，由主持人向被試者介紹實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮瓦^(guò)程后，全過(guò)程錄音和

錄像，地點(diǎn)在清華大學(xué)汽車(chē)安全與節(jié)能?chē)?guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。

(2) 實(shí)驗(yàn)任務(wù)

要求被試對(duì)象根據(jù)設(shè)計(jì)任務(wù)，進(jìn)行思考后說(shuō)出該款汽車(chē)在造型上應(yīng)具備怎樣的特征，盡量使用名詞或形容詞描述。主持人確保現(xiàn)場(chǎng)安靜，除了必要的提醒外，不對(duì)被試對(duì)象的思維做任何干擾，整個(gè)過(guò)程在30min左右。

實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景如圖4所示。

限于篇幅，本文中僅列舉其中一位被試者的部分口試結(jié)果，如表1所示。

表1 某被試者的部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.2 隱性風(fēng)格表征

本文中采用中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所開(kāi)發(fā)的ICTCLAS2016軟件，對(duì)8位被試者的口語(yǔ)報(bào)告分別進(jìn)行處理，提取主題詞并計(jì)算權(quán)重，結(jié)果見(jiàn)表2。

采用中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所開(kāi)發(fā)的WordSimilarity軟件，對(duì)表2中的主題詞相似度兩兩計(jì)算，合并同類(lèi)項(xiàng)后進(jìn)行篩選得到關(guān)鍵詞。須要指出的是，表2中主題詞是其在各自口語(yǔ)報(bào)告中對(duì)應(yīng)的權(quán)重?cái)?shù)值，同時(shí)每篇口語(yǔ)報(bào)告的重要性被認(rèn)為是等同的，因此同類(lèi)主題詞的總體權(quán)重為各篇幅中權(quán)重?cái)?shù)值之和。為了控制主題詞數(shù)量、簡(jiǎn)化計(jì)算，本文中綜合判斷各權(quán)重均值及中位數(shù)，設(shè)定權(quán)重閾值為5.00，低于該值將被剔除。

最終得到7項(xiàng)主題詞，權(quán)重?cái)?shù)值如表3所示。

對(duì)表3中的結(jié)果作歸一化處理。設(shè)處理后的某主題詞最終權(quán)重為δk，則

(13)

得到歸一化結(jié)果如表4所示。

表2 主題詞提取結(jié)果

表3 主題詞聚類(lèi)結(jié)果

表4 主題詞權(quán)重歸一化結(jié)果

根據(jù)上述結(jié)果，將目標(biāo)車(chē)型的隱性風(fēng)格總結(jié)并描述,如表5所示。

表5 目標(biāo)車(chē)型隱性風(fēng)格描述

3.3 顯性風(fēng)格生成與評(píng)價(jià)

3.3.1 造型方案的提出

設(shè)計(jì)師團(tuán)隊(duì)為清華大學(xué)汽車(chē)工程系車(chē)身造型方向的師生，要求根據(jù)表5中對(duì)于目標(biāo)車(chē)型隱性風(fēng)格的描述，分別完成汽車(chē)造型設(shè)計(jì)的方案。

限于篇幅，僅列出其中部分方案草圖,如圖5所示。

3.3.2 汽車(chē)顯性風(fēng)格的特征分解

產(chǎn)品的屬性通常是相互關(guān)聯(lián)的，用戶(hù)一般通過(guò)多個(gè)造型特征的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)并經(jīng)過(guò)綜合認(rèn)知加工后產(chǎn)生整體的意象。因此，在對(duì)汽車(chē)造型特征進(jìn)行分解時(shí)，應(yīng)在保持屬性相對(duì)獨(dú)立性的前提下加以界定。依據(jù)此原則，最終確定的汽車(chē)顯性風(fēng)格特征包括4個(gè)部分：F1—前臉、F2—側(cè)面、F3—尾部、F4—輪轂。

特征線作為點(diǎn)和面的過(guò)渡，最適合于設(shè)計(jì)表達(dá)，被普遍用于汽車(chē)設(shè)計(jì)[17]。因此，本文中將方案草圖處理成為特征線形式以便于評(píng)價(jià)，共得到4種整車(chē)方案，如表6所示。

表6 造型方案特征分解

3.3.3 顯性風(fēng)格匹配度計(jì)算

評(píng)價(jià)采用5點(diǎn)Likert量表，即1～5分(完全不符合～完全符合)，共邀集專(zhuān)家和普通用戶(hù)23人，其中普通用戶(hù)19人、專(zhuān)家4人，對(duì)4種方案的各項(xiàng)顯性風(fēng)格特征和各主題詞匹配程度分別做出評(píng)價(jià)。并將得分均值乘以主題詞歸一化權(quán)重后累加，最終得到各項(xiàng)顯性風(fēng)格特征的總值， 結(jié)果如表7～表10所示。

表7 前臉評(píng)價(jià)結(jié)果

表8 側(cè)面評(píng)價(jià)結(jié)果

表9 尾部評(píng)價(jià)結(jié)果

表10 輪轂評(píng)價(jià)結(jié)果

綜合表7～表10得到的結(jié)果如圖6所示。

3.3.4 顯性風(fēng)格的特征權(quán)重計(jì)算與總體評(píng)價(jià)

進(jìn)一步地，使用改進(jìn)的AHP法對(duì)各造型特征重要性進(jìn)行計(jì)算。AHP法主要應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論和多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)，對(duì)定性問(wèn)題進(jìn)行定量分析，是一種多屬性層次權(quán)重決策分析方法[18]。近年來(lái)，有學(xué)者針對(duì)傳統(tǒng)AHP法九標(biāo)度的不足，提出了0～2三標(biāo)度法，從而有效提高一致性，且評(píng)價(jià)結(jié)果也比較接近復(fù)雜判斷的結(jié)果[18]。

設(shè)汽車(chē)顯性風(fēng)格特征為Fi與Fj，hij為兩個(gè)特征重要性比值，采用三標(biāo)度法，如表11所示。

表11 三標(biāo)度法的特征重要性比較

本文中，經(jīng)專(zhuān)家評(píng)判，兩兩比較后得到矩陣B：

F1F2F3F4

B=F1

F2

F3

(14)

對(duì)矩陣B進(jìn)行歸一化處理，計(jì)算過(guò)程見(jiàn)文獻(xiàn)[17]，本文中不再贅述。設(shè)造型特征權(quán)重寫(xiě)成向量形式得到(0.56, 0.26, 0.12,0.06)T,即：前臉權(quán)重為0.56，側(cè)面權(quán)重為0.26，尾部權(quán)重為0.12，輪轂權(quán)重為0.06。

將各方案顯性風(fēng)格特征的分值乘以各權(quán)重并累加，得到方案的最終分值：方案1為2.93，方案2為3.25，方案3為2.86，方案4為3.09，如圖7所示，表明方案2為最優(yōu)結(jié)果。以該方案為基礎(chǔ)，發(fā)展成為概念車(chē)型后獲得了市場(chǎng)的普遍好評(píng)，證實(shí)了本方法的有效性。

4 結(jié)論

本文中對(duì)汽車(chē)造型設(shè)計(jì)過(guò)程的領(lǐng)域任務(wù)進(jìn)行了描述，并建立了汽車(chē)造型風(fēng)格推導(dǎo)模型。以此為基礎(chǔ)，提出了一種基于自然語(yǔ)言處理的汽車(chē)造型風(fēng)格推導(dǎo)方法，對(duì)隱性風(fēng)格特征進(jìn)行表征，并計(jì)算顯性風(fēng)格特征的匹配度。最后，以實(shí)例具體論述了該方法的步驟，證實(shí)了方法的有效性與實(shí)用性，具有較高的準(zhǔn)確度，從而為實(shí)現(xiàn)汽車(chē)造型的推導(dǎo)提供了一種可行的技術(shù)途徑。

[1] 國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究部，中國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)，大眾汽車(chē)集團(tuán)(中國(guó)).中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告(2013)[M]. 北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2013.

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Vehicle Styling Feature Derivation and Evaluation Based on Natural Language Processing

Lu Zhaolin1,2, Cheng Ruodan1, Shi Qingyin2& Wang Bo2

1.DepartmentofArtDesign,HefeiUniversity,Hefei230601; 2.DepartmentofAutomotiveEngineering,TsinghuaUniversity,StateKeyLaboratoryofAutomotiveSafetyandEnergy,Beijing100084

To effectively acquire the perceptual requirements of costumers and portray the image of vehicle, a method of car styling feature derivation and evaluation based on natural language processing is proposed. Firstly, the task of car styling process is described, and the derivation model for car styling feature is created. The implicit features of car shape are represented by natural language processing with a procedure including colloquial analysis, the extraction and weight calculation of design themes, and the similarity computing and clustering of design themes. Furthermore, the generation mechanism of explicit features based on character matching is expounded, and the explicit features are evaluated by combining with improved three scale analytic hierarchy process. Finally, the effectiveness of the method proposed is validated by a real case.

car styling; styling feature derivation & evaluation; natural language processing; character matching

*國(guó)家自然科學(xué)基金(51505251)、中國(guó)博士后科學(xué)基金(2014M560955)、安徽省自然科學(xué)基金(1508085QG144)和安徽高校省級(jí)優(yōu)秀青年人才基金重點(diǎn)項(xiàng)目(2013SQRL078ZD)資助。

原稿收到日期為2016年2月22日，修改稿收到日期為2016年3月16日。