Multimodal question answering
Multimodal question answering (Multimodal QA) is a class of deep-learning methods that answer natural-language questions by jointly reasoning over information from multiple modalities — most commonly text and images, but also video, audio, and structured tables. Introduced prominently through the VQA benchmark in 2015, it has since expanded into a broad research area powering document understanding, medical diagnosis assistance, and embodied AI.
سوابق منبع
استنادات عیناً از سوابق منبع روش کپی شدهاند. هیچ تأیید در سطح ادعا از آنها استنباط نمیشود.
- Antol, S., Agrawal, A., Lu, J., Mitchell, M., Batra, D., Zitnick, C. L., & Parikh, D. (2015). VQA: Visual Question Answering. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2425–2433. · DOI 10.1109/ICCV.2015.279
- Xu, P., Zhu, X., & Clifton, D. A. (2023). Multimodal learning with transformers: A survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45(10), 12113–12132. · DOI 10.1109/TPAMI.2023.3275156
ادعاهای گزینششده
ادعاها در دفتر ثبت شواهد ذخیره شدهاند، هر کدام با ارزیابی خاص خود.
این نما در صورت عدم وجود ارزیابی ادعا در دفتر ثبت، ادعایی ابداع نمیکند.
روشهای مرتبط
از گراف روش تولید شده و به عنوان روابط پیشنهادی ماشین نمایش داده میشود — هیچ ادعای مدرکی استنباط نمیشود.