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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 905 - 908 (4page)
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This paper proposes a word-piece based natural language recognition for multimodal object retrieval. Efforts are being made to enable flexible interaction between humans and robots by incorporating image and natural languagerelated multimodal AI technologies. This includes research on retrieving appropriate images even when natural language does not explicitly include words representing images. However, the lack of clear words in natural language corresponding to images poses challenges in multimodal object retrieval. In this paper, a proposed approach aims to enhance the performance of multimodal object retrieval through word-piece embedding-based natural language recognition (NLR). An experiment was conducted on multimodal object retrieval using word-piece embedding-based NLR. It demonstrated superior performance compared to word embedding. For example, with a data size of 1070, the top-2 retrieval accuracy achieved through word-piece embedding-based NLR was 0.75, while the top-2 retrieval accuracy achieved through word embedding-based NLR was 0.69.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. WORD-PIECE BASED NLR FOR MULTIMODAL OBJECT RETRIEVAL
3. EXPERIMENTS AND RESULTS
4. CONCLUSIONS
REFERENCES
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