有没有擅长多模态方向的朋友!
最近在做多模态方向的项目,项目使用URFUNNY数据集,其中包括音频视频和文本的特征和上下文的信息,可以成功加载数据集,加载后输出为punchline,context和幽默标签三个torch.tensor张量,请问接下来应该用什么方法做融合??
多模态学习过程中遇到的问题?
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- CodeBytes 2023-02-16 15:06关注
该回答引用ChatGPT
在将音频、视频和文本信息进行融合之前,需要先对它们进行特征提取,并将它们转化为统一的表示形式。对于文本信息,可以使用词嵌入技术将单词映射为低维向量,对于音频和视频信息,可以使用声学模型和视觉模型将它们映射为特征向量。一种简单的融合方法是将音频、视频和文本信息分别输入到不同的神经网络模型中,将它们的输出进行融合。常用的神经网络模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和注意力机制(Attention Mechanism)等。
以下是一种简单的融合方法:
1、对文本信息使用词嵌入技术,将单词映射为低维向量表示,得到文本特征张量。
2、对音频和视频信息使用声学模型和视觉模型,将它们映射为特征向量,得到音频特征张量和视频特征张量。
3、分别对文本、音频和视频特征张量使用不同的神经网络模型进行处理,得到它们的输出。
4、将三个输出进行融合,可以使用拼接(concatenation)、求和(sum)或加权求和(weighted sum)等方法。
5、将融合后的输出输入到最终的分类器中,进行幽默标签的预测。
需要根据具体的数据集和任务,选择合适的模型结构和融合方法。
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