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Classificação Multimodal Baseada em BERT

A classificação multimodal baseada em BERT estende a arquitetura transformer BERT para codificar e classificar conjuntamente dados de múltiplas modalidades — mais comumente texto emparelhado com imagens — fundindo suas representações antes de uma cabeça de classificação final. Introduzida proeminentemente por volta de 2019 através de modelos como MMBT e ViLBERT, tornou-se uma abordagem padrão para tarefas onde nem o texto nem a imagem sozinhos carregam informação suficiente para rotulagem precisa.

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Fontes

  1. Kiela, D., Bhooshan, S., Firooz, H., Perez, E., & Testuggine, D. (2019). Supervised multimodal bitransformers for classifying images and text. arXiv preprint arXiv:1909.02950. link
  2. Lu, J., Batra, D., Parikh, D., & Lee, S. (2019). ViLBERT: Pretraining task-agnostic visiolinguistic representations for vision-and-language tasks. Advances in Neural Information Processing Systems, 32. link

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal BERT-based Classification (Transformer Fusion of Text and Non-text Modalities). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/multimodal-bert-based-classification

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Referenciado por

ScholarGateMultimodal BERT-based Classification (Multimodal BERT-based Classification (Transformer Fusion of Text and Non-text Modalities)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/deep-learning/multimodal-bert-based-classification · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026