摘要
本发明公开了一种基于视觉强监督的通用阅读序构造方法,属于自然语言处理技术领域,其包括如下步骤:S1、数据收集:收集包含文本和对应视觉信息的大规模数据集;S2、数据预处理:对收集的文本信息和视觉信息进行预处理;S3、特征提取:对于文本,使用预训练的语言模型提取文本的特征向量,以捕捉文本的语义信息;S4、特征融合;S5、阅读序构造;S6、应用评估。本发明通过经过预训练的模型能够更全面地理解文档内容,从而提高阅读理解的准确性,这种结合不仅增强了对文本含义的把握,也使得模型能够更好地捕捉到图像中的关键元素,从而在多模态环境下提供更准确的理解,通过学习不同类型文档的结构特点,模型可以自动识别并处理复杂的文本结构。
技术关键词
文本特征向量
卷积神经网络提取
引入注意力机制
预训练语言模型
视觉特征提取
长短期记忆网络
训练数据量
图像处理算法
答案
指标
图像缩放
插值算法
语义
词典
自然语言
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图纸
格式地图
房间
Delaunay三角网
节点
数据索引构建方法
高维特征向量
大语言模型
样本
摘要
转矩波动抑制方法
谐波
坐标系
电压
电机控制系统
活动预测方法
引入注意力机制
神经网络单元
日志
节点特征