Machine learningDeep learning / NLP / CV

Multimodális szövegösszegzés

A multimodális szövegösszegzés egy tömör szöveges összefoglalót generál több bemeneti modalitás – leggyakrabban szöveg és képek, de akár videokockák vagy hang is – együttes feldolgozásával, mélytanulási modellek segítségével, amelyek összehangolják a vizuális és a nyelvi reprezentációkat. A kimenet egy természetes nyelvű összefoglaló, amely megragadja az összes rendelkezésre álló modalitás lényeges tartalmát.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Hivatkozik rá

ScholarGateMultimodal Text Summarization (Multimodal Text Summarization (Cross-Modal Abstractive and Extractive Summarization)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/deep-learning/multimodal-text-summarization · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026