Fugu-MT 論文翻訳(概要): Research on Optimization of Natural Language Processing Model Based on Multimodal Deep Learning

論文の概要: Research on Optimization of Natural Language Processing Model Based on Multimodal Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08838v1
Date: Thu, 13 Jun 2024 06:03:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 21:08:42.578130
Title: Research on Optimization of Natural Language Processing Model Based on Multimodal Deep Learning
Title（参考訳）: マルチモーダル深層学習に基づく自然言語処理モデルの最適化に関する研究
Authors: Dan Sun, Yaxin Liang, Yining Yang, Yuhan Ma, Qishi Zhan, Erdi Gao,
Abstract要約: 本研究の目的は,アテンション機構とマルチモーダルデータに基づく画像表現の研究である。モデルに複数のパターン層を追加することで、画像コンテンツのセマンティック層と隠れ層が統合される。ワードベクトルはWord2Vec法で定量化され、畳み込みニューラルネットワークを埋め込んだワードで評価される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.036651088217486416
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This project intends to study the image representation based on attention mechanism and multimodal data. By adding multiple pattern layers to the attribute model, the semantic and hidden layers of image content are integrated. The word vector is quantified by the Word2Vec method and then evaluated by a word embedding convolutional neural network. The published experimental results of the two groups were tested. The experimental results show that this method can convert discrete features into continuous characters, thus reducing the complexity of feature preprocessing. Word2Vec and natural language processing technology are integrated to achieve the goal of direct evaluation of missing image features. The robustness of the image feature evaluation model is improved by using the excellent feature analysis characteristics of a convolutional neural network. This project intends to improve the existing image feature identification methods and eliminate the subjective influence in the evaluation process. The findings from the simulation indicate that the novel approach has developed is viable, effectively augmenting the features within the produced representations.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,アテンション機構とマルチモーダルデータに基づく画像表現の研究である。属性モデルに複数のパターン層を追加することで、画像コンテンツのセマンティック層と隠れ層が統合される。ワードベクトルはWord2Vec法で定量化され、畳み込みニューラルネットワークを埋め込んだワードで評価される。 2つのグループの実験結果が公表された。実験の結果,離散的な特徴を連続的な文字に変換することで,特徴前処理の複雑さを低減できることがわかった。 Word2Vecと自然言語処理技術は、欠落した画像の特徴を直接評価する目的を達成するために統合されている。畳み込みニューラルネットワークの優れた特徴解析特性を用いて画像特徴評価モデルの堅牢性を向上させる。本研究は,既存の画像特徴識別法を改善し,評価プロセスにおける主観的影響を排除することを目的とする。シミュレーションの結果, 新たな手法が開発され, 生成した表現の特徴を効果的に増強できることが示唆された。

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