Multimodale Tekstsamenvatting
Multimodale tekstsamenvatting genereert een beknopte tekstuele samenvatting door meerdere invoermodaliteiten gezamenlijk te verwerken — meestal tekst en afbeeldingen, maar ook videoframes of audio — met behulp van deep learning-modellen die visuele en linguïstische representaties op elkaar afstemmen. De uitvoer is een samenvatting in natuurlijke taal die de meest saillante inhoud uit alle beschikbare modaliteiten vastlegt.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Text Summarization (Cross-Modal Abstractive and Extractive Summarization). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- BERT-gebaseerde ClassificatieDeep learning↔ compare
- Fijnafgestemde tekstsamenvattingDeep learning↔ compare
- Multimodale BERT-gebaseerde classificatieDeep learning↔ compare
- Multimodale VraagbeantwoordingDeep learning↔ compare
- Multimodale TransformerDeep learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →