Machine learningDeep learning / NLP / CV
Multimodal Doc2Vec
Multimodal Doc2Vec은 텍스트와 이미지, 오디오 또는 구조화된 메타데이터와 같은 하나 이상의 양식에서 정보를 통합하여 여러 소스의 의미를 동시에 포착하는 공유 문서 수준 임베딩을 생성하는 Doc2Vec 단락 벡터 프레임워크를 확장합니다. 이는 교차 양식 검색, 다중 소스 분류 및 텍스트만으로는 불충분한 문서 표현에 사용됩니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Doc2Vec (Paragraph Vector with Multi-Source Input). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/multimodal-doc2vec
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