การตอบคำถามหลายรูปแบบ
การตอบคำถามหลายรูปแบบ (Multimodal QA) เป็นกลุ่มของวิธีการเรียนรู้เชิงลึก (deep-learning methods) ที่ตอบคำถามภาษาธรรมชาติโดยการให้เหตุผลร่วมกันจากข้อมูลหลายรูปแบบ ซึ่งโดยทั่วไปคือข้อความและรูปภาพ แต่ก็รวมถึงวิดีโอ เสียง และตารางที่มีโครงสร้างด้วย วิธีการนี้ได้รับการนำเสนออย่างโดดเด่นผ่านเกณฑ์มาตรฐาน VQA ในปี 2015 และได้ขยายตัวกลายเป็นขอบเขตการวิจัยที่กว้างขวาง ซึ่งขับเคลื่อนการทำความเข้าใจเอกสาร การช่วยเหลือการวินิจฉัยทางการแพทย์ และปัญญาประดิษฐ์แบบมีตัวตน (embodied AI)
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Antol, S., Agrawal, A., Lu, J., Mitchell, M., Batra, D., Zitnick, C. L., & Parikh, D. (2015). VQA: Visual Question Answering. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2425–2433. DOI: 10.1109/ICCV.2015.279 ↗
- Xu, P., Zhu, X., & Clifton, D. A. (2023). Multimodal learning with transformers: A survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45(10), 12113–12132. DOI: 10.1109/TPAMI.2023.3275156 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Question Answering (Cross-Modal QA). ScholarGate. https://scholargate.app/th/deep-learning/multimodal-question-answering
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.
- การจำแนกประเภทโดยใช้ BERTการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การจำแนกประเภทแบบหลายรูปแบบโดยใช้ BERTการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การฝังประโยคหลายรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การสรุปความข้อความหลายรูปแบบ (Multimodal Text Summarization)การเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- Multimodal Transformerการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare