Machine learningDeep learning / NLP / CV
マルチモーダルDoc2Vec
マルチモーダルDoc2Vecは、Doc2Vecの段落ベクトルフレームワークを拡張し、複数のモダリティ（通常はテキストと画像、音声、または構造化メタデータ）からの情報を組み込み、複数のソースからの意味を同時に捉える共有ドキュメントレベル埋め込みを生成します。これは、クロスモーダル検索、マルチソース分類、およびテキストのみでは不十分なドキュメント表現に使用されます。
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出典
- Le, Q. V., & Mikolov, T. (2014). Distributed Representations of Sentences and Documents. Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 32(2), 1188–1196. link ↗
- Ngiam, J., Khosla, A., Kim, M., Nam, J., Lee, H., & Ng, A. Y. (2011). Multimodal Deep Learning. Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML), 689–696. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Doc2Vec (Paragraph Vector with Multi-Source Input). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/multimodal-doc2vec
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