多模态自然语言处理（Multimodal NLP）是指结合多种模态信息（如文本、图像、音频等）进行自然语言理解与生成的技术。以下是一些关于多模态NLP的基础教程和资源。
基础概念
- 文本与图像融合：如何将文本信息与图像信息相结合，以便更好地理解内容。
- 音频与文本融合：结合音频和文本信息，实现更丰富的语言理解。
教程资源
多模态数据预处理：介绍如何对多模态数据进行清洗、转换和整合。
模型选择与构建：探讨适用于多模态NLP任务的模型，如CNN-RNN、Transformer等。
案例分析：通过具体案例，展示多模态NLP在实际应用中的效果。
图片示例
下面是一个多模态NLP任务中常见的场景：文本描述与图像匹配。
扩展阅读
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希望这些教程能帮助你更好地理解多模态自然语言处理。🤖📚