如何在神经网络中实现文本分类中的多模态特征提取？

我想了解在神经网络中实现文本分类中的多模态特征提取的方法。是否可以通过融合不同形式的输入（如图像、文本、声音等）来提取多模态特征，以此提高分类效果？如果可以，请问有哪些常用的方法或模型可以实现多模态特征提取？如何确定不同模态的特征权重和融合方式？同时，当融合的模态数量增加时，如何应对维度灾难和模型训练效率的问题？希望得到有经验的专家指导，谢谢！

提问时间：2023-06-25 11:40:22 编辑时间：2023-06-25 11:40:24 提问者： 蒹葭苍苍
  • Blue_Sapphire
    10

    在神经网络中实现文本分类中的多模态特征提取可以通过融合不同形式的输入来提高分类效果。常用的方法包括前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、注意力机制（Attention）、门控机制（Gating）等。在确定不同模态的特征权重和融合方式时，可以考虑结合领域知识，或者通过交叉验证等方法进行实验得出最佳方式。当融合的模态数量增加时，可以采用PCA等方法进行降维，或者引入分布式表示等技术来缓解维度灾难和模型训练效率的问题。

    回答时间：2023-06-25 11:40:27
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