Multimodal Text Summarization
Multimodal text summarization generates a concise textual summary by jointly processing multiple input modalities — most commonly text and images, but also video frames or audio — using deep learning models that align visual and linguistic representations. The output is a natural-language summary that captures salient content from all available modalities.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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. · URL
- 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. · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.