语义稀疏性是结构化视觉分类任务中的一个普遍挑战；当输出空间较为复杂时，绝大多数可能的预测结果在训练集中几乎从未出现。本文研究了情境识别任务中的语义稀疏性问题，该任务旨在生成图像中正在发生事件的结构化摘要，包括活动、物体及其在活动中的角色。我们通过实证发现，大多数物体-角色组合极为罕见，而当前最先进的模型在这一稀疏数据环境下表现显著不佳。为缓解此类问题，我们提出两种策略：（1）引入一种新颖的张量组合函数，该函数能够跨不同角色-名词组合共享训练样本；（2）利用网络数据自动收集罕见输出的示例，对训练数据进行语义增强。当将该张量方法整合至完整的基于条件随机场（CRF）的结构化预测模型中时，其在顶-5动词准确率和顶-5名词-角色准确率上分别相对于现有最先进方法实现了2.11%和4.40%的相对提升。进一步地，通过引入500万张经语义增强技术处理的图像，顶-5动词准确率和顶-5名词-角色准确率的相对性能分别再提升6.23%和9.57%。