Bild-Text-Klassifikation

Bild-Text-Klassifizierung ist eine multimodale Lernaufgabe, die darauf abzielt, Bild- und Textinformationen zu kombinieren, um eine umfassende Klassifizierung durchzuführen. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, Modelle zu trainieren, um die Korrelationen zwischen Bildern und Texten zu identifizieren und zu verstehen, wodurch die Genauigkeit und Robustheit der Klassifizierung verbessert wird. In praktischen Anwendungen kann die Bild-Text-Klassifizierung weit verbreitet eingesetzt werden, z.B. bei der Inhaltsmoderation, Stimmungsanalyse, Produktempfehlungen und anderen Bereichen, um das Niveau intelligenter Entscheidungsfindung zu erhöhen.