Multimodales Word2Vec
Multimodales Word2Vec erweitert das klassische Word2Vec-Framework, indem es Wortrepräsentationen neben den verteilten Textstatistiken auch auf Wahrnehmungssignale – typischerweise Bildmerkmale – gründet. Das Ergebnis sind Wortvektoren, die sowohl linguistische Kookkurrenzmuster als auch visuelle Bedeutung erfassen, was reichhaltigere Urteile über semantische Ähnlichkeit und eine bessere Leistung bei auf Konzepten basierenden Aufgaben ermöglicht, bei denen rein textbasierte Einbettungen versagen.
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Quellen
- Bruni, E., Tran, N.-K., & Baroni, M. (2014). Multimodal Distributional Semantics. Journal of Artificial Intelligence Research, 49, 1–47. DOI: 10.1613/jair.4135 ↗
- Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 26. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Word2Vec (Cross-Modal Distributional Semantics). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multimodal-word2vec
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