Phân loại dựa trên BERT đa phương thức
Phân loại dựa trên BERT đa phương thức mở rộng kiến trúc transformer BERT để mã hóa và phân loại đồng thời dữ liệu từ nhiều phương thức — phổ biến nhất là văn bản kết hợp với hình ảnh — bằng cách hợp nhất các biểu diễn của chúng trước một đầu phân loại cuối cùng. Được giới thiệu nổi bật vào khoảng năm 2019 thông qua các mô hình như MMBT và ViLBERT, nó đã trở thành một phương pháp tiêu chuẩn cho các tác vụ mà văn bản hoặc hình ảnh đơn lẻ không mang đủ thông tin để dán nhãn chính xác.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+8 more
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal BERT-based Classification (Transformer Fusion of Text and Non-text Modalities). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/deep-learning/multimodal-bert-based-classification
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.
- CLIPHọc sâu↔ compare
- Transformer Thị giácHọc sâu↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →