多模态视觉语言表征学习研究综述

我们生活在一个由大量不同模态内容构建而成的多媒体世界中，不同模态信息之间具有高度的相关性和互补性，多模态表征学习的主要目的就是挖掘出不同模态之间的共性和特性，产生出可以表示多模态信息的隐含向量.该文章主要介绍了目前应用较广的视觉语言表征的相应研究工作，包括传统的基于相似性模型的研究方法和目前主流的基于语言模型的预训练的方法.目前比较好的思路和解决方案是将视觉特征语义化然后与文本特征通过一个强大的特征抽取器产生出表征，其中Transformer[1]作为主要的特征抽取器被应用表征学习的各类任务中.文章分别从研究背景、不同研究方法的划分、测评方法、未来发展趋势等几个不同角度进行阐述.

http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6125&flag=1

专知便捷查看

便捷下载，请关注专知公众号（点击上方蓝色专知关注）

• 后台回复“多模态视觉语言” 就可以获取《多模态视觉语言表征学习研究综述》专知下载链接

专知，专业可信的人工智能知识分发，让认知协作更快更好！欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai，获取5000+AI主题干货知识资料！

欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询！

点击“ 阅读原文 ”，了解使用 专知 ，查看获取5000+AI主题知识资源