Clasificación Multimodal Basada en RoBERTa
La clasificación multimodal basada en RoBERTa combina el codificador transformador RoBERTa —una variante de BERT optimizada de forma robusta— con modalidades auxiliares como imágenes, metadatos estructurados o características tabulares. La representación fusionada se pasa a una cabeza de clasificación, lo que permite al modelo aprovechar simultáneamente tanto la comprensión rica del lenguaje como las señales no textuales.
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Fuentes
- Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., Levy, O., Lewis, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2019). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692. link ↗
- Kiela, D., Grave, E., Joulin, A., & Mikolov, T. (2018). Efficient Large-Scale Multi-Modal Classification. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1). link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal RoBERTa-based Classification (Text + Non-Text Fusion with RoBERTa Encoder). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/multimodal-roberta-based-classification
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