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WhisBERT: 亿字规模的多模式文本音频语言建模
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了将非语言性特征转化为文本描述，并与口头文本结合，整合到基于文本的预训练大语言模型中。称此方法为TextMI，并在多个下游任务中进行了fine-tune，取得了令人满意的性能。建议将TextMI作为低资源环境下多模态行为分析任务的通用、有竞争力的基准。
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关键要点
- 研究如何将非语言性特征转化为文本描述
- 将非语言性文本与口头文本结合
- 整合多模态信息到基于文本的预训练大语言模型中
- 提出的方法称为TextMI
- 在情感、幽默和讽刺检测等多个下游任务中进行了fine-tune
- TextMI在低资源环境下表现出竞争力，建议作为通用基准
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