Multimodal Doc2Vec
Multimodal Doc2Vec estende o framework de vetores de parágrafo Doc2Vec para incorporar informações de mais de uma modalidade — tipicamente texto ao lado de imagens, áudio ou metadados estruturados — produzindo um embedding compartilhado em nível de documento que captura semânticas de múltiplas fontes simultaneamente. É usado para recuperação cross-modal, classificação multi-fonte e representação de documentos onde apenas texto é insuficiente.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Doc2Vec (Paragraph Vector with Multi-Source Input). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/multimodal-doc2vec
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