跨语种多模态信息分拣技术与应用

赵勤博; 邹烨; 栾真; 范昕煜; 张峰; 魏才越

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跨语种多模态信息分拣技术与应用

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大数据时代,由于语言的差异性和信息的多样性,处理海量跨语种、跨模态数据给信息分析技术提出了考验。通过构建多语种平行语料库和跨语种词嵌入模型,解决跨语种词嵌入的挑战,实现跨语种信息的词嵌入表示。通过利用跨模态的表示学习技术,将文本、图像和语音等多模态信息进行语义对齐及融合,从而实现对跨模态信息的综合分析。另外,设计了多任务学习参数共享模型,提高信息分拣的准确性,并加快信息分练效率。该研究支持情报分析人员快速获取、整理和分析海量跨语种多模态信息,为情报支持和决策提供更全面、准确的参考。

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来源
《火力与指挥控制》 |2023年第10期|73-83|共11页
作者
赵勤博; 邹烨; 栾真; 范昕煜; 张峰; 魏才越;
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作者单位

北京计算机技术与应用研究所;

国防科技大学大数据与决策实验室;

解放军31201部队;

国防科技大学系统工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
多模态; 跨语种; 多任务学习; 表示学习;

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