神经多模态主题建模：全面评估
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了首次系统全面评估多模式主题建模的方法，并提出了两个新的主题建模解决方案和两个新的评估指标。通过对数据集的评估，我们发现我们的模型都能生成连贯且多样化的主题。然而，一个方法优于另一个方法的程度取决于评估指标和数据集的组合，这表明未来需要进一步探索混合解决方案。值得注意的是，我们简明的人工评估与我们提出的评估指标结果一致，这不仅强化了评估指标的可信度，也突出了其在引导未来多模式主题建模研究中的潜力。
本文回顾了图像-文本多模态模型的发展和现状，探讨了应用价值、挑战和研究方向。分为三个阶段，五个任务类型，介绍了最新进展和关键技术。尽管取得成就，但仍存在挑战和问题。深入探讨了模型的挑战和限制，并促进了未来研究方向的探索。提供全面概述，为未来学术工作提供参考。
