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Procesamiento del Lenguaje Natural Multimodal — Comprensión Visión-Lenguaje

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) multimodal es una familia de flujos de trabajo de procesamiento del lenguaje natural que combinan texto con una o más modalidades de datos adicionales —más comúnmente imágenes, pero también audio y vídeo— para realizar tareas de comprensión y generación como la respuesta a preguntas visuales, la generación de descripciones de imágenes y el reconocimiento multimodal de sentimientos. El campo adquirió su forma moderna con CLIP (Radford et al., 2021) y desde entonces ha avanzado a través de arquitecturas como BLIP-2 (Li et al., 2023) que conectan codificadores de imágenes congelados y grandes modelos de lenguaje.

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Fuentes

  1. Radford, A., Kim, J.W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., Sastry, G., Askell, A., Mishkin, P., Clark, J., Krueger, G., & Sutskever, I. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), 8748–8763. link
  2. Li, J., Li, D., Savarese, S., & Hoi, S. (2023). BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models. Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML), 19730–19742. link

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ScholarGate. (2026, June 1). Multimodal Natural Language Processing. ScholarGate. https://scholargate.app/es/text-mining/multimodal-nlp

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ScholarGateMultimodal NLP (Multimodal Natural Language Processing). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/text-mining/multimodal-nlp · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026