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多模态信息处理前沿综述:应用、融合和预训练
被引量：
26
1
作者
吴友政
李浩然
+1 位作者
姚霆
何晓冬
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期1-20,共20页
随着视觉、听觉、语言等单模态人工智能技术的突破,让计算机拥有更接近人类理解多模态信息的能力受到研究者们的广泛关注。另一方面,随着图文社交、短视频、视频会议、直播和虚拟数字人等应用的涌现,对多模态信息处理技术提出了更高要求...
随着视觉、听觉、语言等单模态人工智能技术的突破,让计算机拥有更接近人类理解多模态信息的能力受到研究者们的广泛关注。另一方面,随着图文社交、短视频、视频会议、直播和虚拟数字人等应用的涌现,对多模态信息处理技术提出了更高要求,同时也给多模态研究提供了海量的数据和丰富的应用场景。该文首先介绍了近期自然语言处理领域关注度较高的多模态应用,并从单模态的特征表示、多模态的特征融合阶段、融合模型的网络结构、未对齐模态和模态缺失下的多模态融合等角度综述了主流的多模态融合方法,同时也综合分析了视觉-语言跨模态预训练模型的最新进展。
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关键词
多模态信息处理
多模态融合
多模态预训练
自然语言处理
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题名
多模态信息处理前沿综述:应用、融合和预训练
被引量：
26
1
作者
吴友政
李浩然
姚霆
何晓冬
机构
京东人工智能研究院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第5期1-20,共20页
基金
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0108600)。
文摘
随着视觉、听觉、语言等单模态人工智能技术的突破,让计算机拥有更接近人类理解多模态信息的能力受到研究者们的广泛关注。另一方面,随着图文社交、短视频、视频会议、直播和虚拟数字人等应用的涌现,对多模态信息处理技术提出了更高要求,同时也给多模态研究提供了海量的数据和丰富的应用场景。该文首先介绍了近期自然语言处理领域关注度较高的多模态应用,并从单模态的特征表示、多模态的特征融合阶段、融合模型的网络结构、未对齐模态和模态缺失下的多模态融合等角度综述了主流的多模态融合方法,同时也综合分析了视觉-语言跨模态预训练模型的最新进展。
关键词
多模态信息处理
多模态融合
多模态预训练
自然语言处理
Keywords
multimodal information processing
multimodal fusion
multimodal pre-training
natural language processing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多模态信息处理前沿综述:应用、融合和预训练
吴友政
李浩然
姚霆
何晓冬
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022
26
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