[发明专利]基于多模态预训练模型的跨模态理解与生成方法和装置有效

专利信息
申请号: 202110653593.1 申请日: 2021-06-11
公开(公告)号: CN113591902B 公开(公告)日: 2022-09-27
发明(设计)人: 刘静;朱欣鑫;刘飞;郭龙腾 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: G06V10/774 分类号: G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 程琛
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供一种基于多模态预训练模型的跨模态理解与生成方法和装置,方法包括:确定待处理的多模态信息,多模态信息包括图像、文本和音频;将多模态信息输入至多模态预训练模型,学习所述多模态信息的相互关联,得到多模态信息的融合表示,将融合表示输入至理解和/或生成单元执行跨模态理解与生成任务,得到理解结果和/或生成结果。本发明提供的方法和装置,结合图像、文本和音频三个模态进行理解与生成,实现了信息的充分应用。跨模态理解和跨模态生成两个任务的结合,使得多模态预训练模型能够更加全面地进行特征提取和跨模态关联构建,从而进一步提高跨模态理解与生成的准确性。
搜索关键词: 基于 多模态预 训练 模型 跨模态 理解 生成 方法 装置
【主权项】:
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