Classification multimodale de texte et d'image

La classification multimodale de texte et d'images est une tâche qui combine des données textuelles et visuelles pour l'amélioration de la précision et de la robustesse de la classification grâce à l'intégration d'informations multimodales. Cette tâche ne se concentre pas seulement sur les caractéristiques des données unimodales, mais met également l'accent sur la complémentarité et l'interaction des informations intermodales afin d'atteindre une compréhension globale des scénarios complexes. Ses applications sont nombreuses, incluant notamment l'analyse des médias sociaux, les systèmes de recommandation de produits, le diagnostic d'images médicales, et d'autres domaines, ce qui en fait une tâche d'une importance pratique et commerciale considérable.