Multimodality for NLP-Centered Applications: Resources, Advances and Frontiers
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3A10456993" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:10456993 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://aclanthology.org/2022.lrec-1.738/" target="_blank" >https://aclanthology.org/2022.lrec-1.738/</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Multimodality for NLP-Centered Applications: Resources, Advances and Frontiers
Popis výsledku v původním jazyce
With the development of multimodal systems and natural language generation techniques, the resurgence of multimodal datasets has attracted significant research interests, which aims to provide new information to enrich the representation of textual data. However, there remains a lack of a comprehensive survey for this task. To this end, we take the first step and present a thorough review of this research field. This paper provides an overview of a publicly available dataset with different modalities according to the applications. Furthermore, we discuss the new frontier and give our thoughts. We hope this survey of multimodal datasets can provide the community with quick access and a general picture of the multimodal dataset for specific Natural Language Processing (NLP) applications and motivates future researches. In this context, we release the collection of all multimodal datasets easily accessible here: https://github.com/drmuskangarg/Multimodal-datasets
Název v anglickém jazyce
Multimodality for NLP-Centered Applications: Resources, Advances and Frontiers
Popis výsledku anglicky
With the development of multimodal systems and natural language generation techniques, the resurgence of multimodal datasets has attracted significant research interests, which aims to provide new information to enrich the representation of textual data. However, there remains a lack of a comprehensive survey for this task. To this end, we take the first step and present a thorough review of this research field. This paper provides an overview of a publicly available dataset with different modalities according to the applications. Furthermore, we discuss the new frontier and give our thoughts. We hope this survey of multimodal datasets can provide the community with quick access and a general picture of the multimodal dataset for specific Natural Language Processing (NLP) applications and motivates future researches. In this context, we release the collection of all multimodal datasets easily accessible here: https://github.com/drmuskangarg/Multimodal-datasets
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GX19-26934X" target="_blank" >GX19-26934X: Neuronové reprezentace v multimodálním a mnohojazyčném modelování</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 13th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2022)
ISBN
979-10-95546-72-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
6837-6847
Název nakladatele
European Language Resources Association
Místo vydání
Marseille, France
Místo konání akce
Marseille, France
Datum konání akce
20. 6. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—