有没有擅长多模态方向的朋友!
最近在做多模态方向的项目,项目使用URFUNNY数据集,其中包括音频视频和文本的特征和上下文的信息,可以成功加载数据集,加载后输出为punchline,context和幽默标签三个torch.tensor张量,请问接下来应该用什么方法做融合??
该回答引用ChatGPT
在将音频、视频和文本信息进行融合之前，需要先对它们进行特征提取，并将它们转化为统一的表示形式。对于文本信息，可以使用词嵌入技术将单词映射为低维向量，对于音频和视频信息，可以使用声学模型和视觉模型将它们映射为特征向量。
一种简单的融合方法是将音频、视频和文本信息分别输入到不同的神经网络模型中，将它们的输出进行融合。常用的神经网络模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention Mechanism）等。
以下是一种简单的融合方法：
1、对文本信息使用词嵌入技术，将单词映射为低维向量表示，得到文本特征张量。
2、对音频和视频信息使用声学模型和视觉模型，将它们映射为特征向量，得到音频特征张量和视频特征张量。
3、分别对文本、音频和视频特征张量使用不同的神经网络模型进行处理，得到它们的输出。
4、将三个输出进行融合，可以使用拼接（concatenation）、求和（sum）或加权求和（weighted sum）等方法。
5、将融合后的输出输入到最终的分类器中，进行幽默标签的预测。
需要根据具体的数据集和任务，选择合适的模型结构和融合方法。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: