Machine learningDeep learning / NLP / CV
تلخيص النصوص متعددة الوسائط
يُنشئ تلخيص النصوص متعددة الوسائط ملخصًا نصيًا موجزًا من خلال المعالجة المشتركة لوسائط إدخال متعددة - وأكثرها شيوعًا النص والصور، ولكن أيضًا إطارات الفيديو أو الصوت - باستخدام نماذج التعلم العميق التي تُحاذي التمثيلات المرئية واللغوية. الناتج هو ملخص باللغة الطبيعية يلتقط المحتوى البارز من جميع الوسائط المتاحة.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Zhu, J., Li, H., Liu, T., Zhou, Y., Zhang, J., & Zong, C. (2018). MSMO: Multimodal Summarization with Multimodal Output. Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 4154–4164. link ↗
- Zhu, J., Zhou, Y., Zhang, J., Li, H., Zong, C., & Li, C. (2020). Multimodal Summarization with Guidance of Multimodal Reference. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 34(05), 9749–9756. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Text Summarization (Cross-Modal Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/multimodal-text-summarization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تصنيف قائم على BERTالتعلم العميق↔ compare
- تلخيص النصوص المُحسَّن (Fine-Tuned Text Summarization)التعلم العميق↔ compare
- التصنيف المعتمد على نموذج BERT متعدد الوسائطالتعلم العميق↔ compare
- إجابة الأسئلة متعددة الوسائطالتعلم العميق↔ compare
- المحولات متعددة الوسائط (Multimodal Transformers)التعلم العميق↔ compare