การประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบหลายรูปแบบ — การทำความเข้าใจภาพและภาษา
การประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบหลายรูปแบบ (Multimodal NLP) เป็นกลุ่มของไปป์ไลน์การประมวลผลภาษาธรรมชาติที่รวมข้อความเข้ากับข้อมูลรูปแบบอื่นอย่างน้อยหนึ่งรูปแบบ ซึ่งโดยทั่วไปคือรูปภาพ แต่ก็รวมถึงเสียงและวิดีโอด้วย เพื่อทำงานด้านการทำความเข้าใจและการสร้างข้อความ เช่น การตอบคำถามเชิงทัศน์ (visual question answering) การสร้างคำบรรยายภาพ (image captioning) และการรู้จำอารมณ์แบบหลายรูปแบบ (multimodal sentiment recognition) สาขานี้ได้พัฒนามาถึงรูปแบบปัจจุบันด้วย CLIP (Radford et al., 2021) และได้ก้าวหน้าผ่านสถาปัตยกรรมต่างๆ เช่น BLIP-2 (Li et al., 2023) ซึ่งเชื่อมต่อตัวเข้ารหัสภาพแบบตรึง (frozen image encoders) และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
แหล่งอ้างอิง
- Radford, A., Kim, J.W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., Sastry, G., Askell, A., Mishkin, P., Clark, J., Krueger, G., & Sutskever, I. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), 8748–8763. link ↗
- Li, J., Li, D., Savarese, S., & Hoi, S. (2023). BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models. Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML), 19730–19742. link ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Multimodal Natural Language Processing. ScholarGate. https://scholargate.app/th/text-mining/multimodal-nlp
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- กลไกการใส่ใจ (Attention Mechanism)การเรียนรู้เชิงลึก↔ เปรียบเทียบ
- BERT Embeddingsการทำเหมืองข้อความ↔ เปรียบเทียบ
- การวิเคราะห์ความรู้สึกการทำเหมืองข้อความ↔ เปรียบเทียบ
- วิชันทรานส์ฟอร์มเมอร์การเรียนรู้เชิงลึก↔ เปรียบเทียบ