Machine learningDeep learning / NLP / CV

Resum de text multimodal

El resum de text multimodal genera un resum textual concís processant conjuntament múltiples modalitats d'entrada —més comunament text i imatges, però també fotogrames de vídeo o àudio— utilitzant models d'aprenentatge profund que alineen representacions visuals i lingüístiques. La sortida és un resum en llenguatge natural que captura el contingut salient de totes les modalitats disponibles.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. 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
  2. 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

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Text Summarization (Cross-Modal Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateMultimodal Text Summarization (Multimodal Text Summarization (Cross-Modal Abstractive and Extractive Summarization)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/multimodal-text-summarization · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026