多模态互动是指在外语教学和学习的过程中, 通过多个角度体现资源的多通道性, 利用多种教学手段来调动学习者多种感官协同运作, 引起学习者多方面联想, 完成多种形式的师生、生生、师生与媒体、师生与资源、师生与环境之间的交际或互动, 以达到加深印象、强化记忆和有意义输出的目的。它以社会符号学为视角, 以系统功...
作者提出了一个统一的模态预训练架构,即UNIMO,可以有效适应两种单一模式,以及多模态理解和生成任务。 通过利用大规模的自由文本语料库和图像集合,提高了视觉和文本理解的能力,并通过跨模态对比学习(CMCL)将文本和视觉信息对齐到一个统一的语义空间中。 4.ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or ...
论文1 论文标题:Tailor Versatile Multi-modal Learning for Multi-label Emotion Recognition 论文链接:Tailor Versatile Multi-modal Learning for Multi-label Emotion Recognition 论文发表:AAAI 2022 研究方向:多模态多标签的情感识别 关键词:时间序列,多模态,多标签,情感识别 研究主要内容: 1、多标签学习难点:一个...
多模态机器学习(MultiModal Machine Learning, MMML)是一种机器学习方法,它旨在解决复杂任务,如多模态情感分析、跨语言图像搜索等,这些任务需要同时考虑多种模态的数据并从中提取有用的信息。 得益于各种语言、视觉、视频、音频等大模型的性能不断提升,多模态机器学习也逐渐兴起,它可以帮助人工智能更全面、深入地理解周...
首先，类似于M-IT中的情况（见3.1），需要填补模态缺口（3.3.1）。然后，引入了不同的范式来获取M-CoT（3.3.2）。最后，论文描述了M-CoT的更具体的方面，包括构型（3.3.3）和链的公式（3.3.4）。3.3.1模态桥接 为了将成功从NLP转移到多模态，模态桥接是第一个需要解决的问题。大致有两种方法可以...
本文针对这一问题提出了三个策略(创新):Selective residual module(SelRes), Selective mask model(SelMask), Bounding box aggregation module。其中SelRes的思想是:为了选择important object,先使用Self-attention的方法计算出每一个结果,然后设置threshold(通过设置一个选择率r和Q,K产生的相似度矩阵相乘产生)对小于thr...
为了实现这一目标，论文提出了多模态图学习（MMGL），这是一个通用而又系统的、系统的框架，用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是，论文关注用于生成任务的MMGL，建立在预先训练的语言模型（LMs）的基础上，旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。论文研究了MMGL提出的三个研究问题： (1)...
多模态大语言模型(MLLM)是近年来一个新兴的研究热点,它利用强大的大语言模型(LLM)作为大脑进行多模态研究。MLLM令人惊讶的涌现能力,比如基于图像写故事和无ocr的数学推理,在传统方法中是罕见的,这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。本文旨在对MLLM的最新研究进展进行跟踪和总结。首先,论文提出了MLLM的公式,并...
47]分别处理输入话语的语言模式。对于多模态情绪识别任务，Transformer[9]用于提取语言特征。得到单模态...
多模态大语言模型(MLLM)是近年来一个新兴的研究热点,它利用强大的大语言模型(LLM)作为大脑进行多模态研究。MLLM令人惊讶的涌现能力,比如基于图像写故事和无ocr的数学推理,在传统方法中是罕见的,这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。本文旨在对MLLM的最新研究进展进行跟踪和总结。首先,论文提出了MLLM的公式,并...