本文提出了一种基于循环神经网络（RNN）的模型，用于预测结构化的“图像情境”——即与特定动作相关的动作本身以及承担语义角色的名词实体。与以往依赖条件随机场（CRF）的方法不同，本文采用一个专门设计的动作预测网络，随后接一个RNN进行名词预测。该系统在具有挑战性的imSitu数据集上取得了当前最优的准确率，显著优于基于CRF的模型，包括那些利用额外数据进行训练的模型。此外，我们还证明，从情境预测任务中学到的专用特征，可有效迁移至图像描述生成任务中，从而更准确地描述人与物体之间的交互关系。