[发明专利]多模态信息处理方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202010928220.6 | 申请日: | 2020-09-07 |
公开(公告)号: | CN112148836A | 公开(公告)日: | 2020-12-29 |
发明(设计)人: | 柴琛林;李航 | 申请(专利权)人: | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F16/332;G06K9/62;G06N3/02;G06N20/00 |
代理公司: | 北京知帆远景知识产权代理有限公司 11890 | 代理人: | 刘继昂 |
地址: | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 多模态 信息处理 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
本申请实施例提供一种多模态信息处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取至少一种第一模态信息;根据至少一种第一模态信息,确定至少一种第一模态信息对应的多模态信息;输出多模态信息。从而可以满足用户需求,也可以提高该多模态信息处理方法的适用性。
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域,并且更具体地,涉及一种多模态信息处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前许多信息查询技术都综合运用了自然语言处理、信息检索、人工智能等技术。例如:智能问答技术是综合运用了自然语言处理、信息检索、人工智能等技术的一种新型的信息服务技术。与传统的搜索引擎不同,自动问答系统以自然语音句子提问,系统分析并理解用户的问题,返回用户想要的答案。
发明内容
本申请实施例提供了一种多模态信息处理方法、装置、设备及存储介质。
第一方面,本申请实施例提供一种多模态信息处理方法,包括:获取至少一种第一模态信息;根据至少一种第一模态信息,确定至少一种第一模态信息对应的多模态信息;输出多模态信息。
第二方面,本申请实施例提供一种多模态信息处理方法,包括:获取第一训练数据,第一训练数据包括:至少一种第二模态信息;通过第一训练数据训练预训练语言模型;其中,预训练语言模型用于根据至少一种第一模态信息,确定至少一种第一模态信息对应的多模态信息。
第三方面,本申请实施例提供一种多模态信息处理装置,包括:第一获取模块、确定模块、输出模块,其中,第一获取模块用于获取至少一种第一模态信息;确定模块用于根据至少一种第一模态信息,确定至少一种第一模态信息对应的多模态信息;输出模块用于输出多模态信息。
第四方面,本申请实施例提供一种多模态信息处理装置,包括:第一获取模块和第一训练模块,其中第一获取模块用于获取第一训练数据,第一训练数据包括:至少一种第二模态信息;第一训练模块用于通过第一训练数据训练预训练语言模型;其中,预训练语言模型用于根据至少一种第一模态信息,确定至少一种第一模态信息对应的多模态信息。
第五方面,提供了一种电子设备,包括:
处理器和存储器,该存储器用于存储计算机程序,该处理器用于调用并运行该存储器中存储的计算机程序,以执行本申请任意实施例的方法。
第六方面,提供了一种计算机可读存储介质,用于存储计算机程序,该计算机程序使得计算机执行本申请任意实施例的方法。
在本申请实施例中,可以根据至少一种第一模态信息,确定至少一种第一模态信息对应的多模态信息,即在本申请实施例中,实现了单模态或者多模态信息输入,和,多模态信息输出,相对于单模态信息输入输出的方式,这种单模态或者多模态信息输入,和,多模态信息输出可以满足用户对信息多样性呈现的需求,也可以提高该多模态信息处理方法的适用性。
进一步地,本申请实施例通过预训练语言模型实现端到端的输入和输出,即该预训练语言模型是基于神经网络的模型,只需要将至少一种模态信息输入至该模型,即可输出多模态信息。这种端到端的输入和输出方式可以提高信息处理效率。
更进一步地,本申请实施例基于神经网络的模型进行信息处理,而不是基于传统的机器学习模型或者是人工规则进行信息处理,相对于基于传统的机器学习模型或者是人工规则的信息处理方式,本申请基于神经网络模型的信息处理方式可以提高信息处理效率。
附图说明
图1A是本申请一实施例提供的智能问答场景示意图;
图1B是本申请一实施例提供的智能问答场景示意图;
图2为本申请一实施例提供的多模态信息处理过程的示意图;
图3为本申请一实施例提供的图像模态的问题示意图;
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