多模态自然语言处理（Multimodal Natural Language Processing）是自然语言处理（NLP）领域的一个分支，它结合了多种信息源，如文本、图像、声音等，以更全面地理解和处理语言。
核心概念
- 文本：传统的自然语言处理主要关注文本信息，如语义分析、情感分析等。
- 图像：通过图像识别技术，将视觉信息转化为可处理的数据。
- 声音：利用语音识别技术，将声音信息转化为文本。
应用场景
- 智能客服：结合图像和文本信息，提供更精准的服务。
- 推荐系统：通过用户的多模态数据，进行更精准的推荐。
- 内容审核：利用图像识别技术，对内容进行实时监控。
技术挑战
- 数据融合：如何有效地融合不同模态的数据，是关键挑战之一。
- 模型复杂度：多模态模型通常比单模态模型复杂，计算资源消耗更大。
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