Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Tiết lộ mô tả nhiều hình ảnh để phát hiện suy giảm nhận thức nhẹ đa ngôn ngữ thông qua học tập tương phản

Created by
  • Haebom

Tác giả

Kristin Qi, Jiali Cheng, Youxiang Zhu, Hadi Amiri, Xiaohui Liang

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một khuôn khổ mới để giải quyết những thách thức trong việc phát hiện Suy giảm Nhận thức Nhẹ (MCI) thông qua mô tả hình ảnh trong môi trường đa ngôn ngữ và đa hình ảnh. Khác với các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào mô tả hình ảnh đơn lẻ cho người nói tiếng Anh, bài báo này xem xét người dùng đa ngôn ngữ và nhiều hình ảnh, đồng thời trình bày ba thành phần: học đối chiếu có giám sát để tăng cường học biểu diễn phân biệt, tích hợp phương thức hình ảnh, và chiến lược Sản phẩm của Chuyên gia (PoE) để giảm thiểu tương quan giả và hiện tượng quá khớp. Khuôn khổ đề xuất cải thiện Độ nhớ lại Trung bình Không trọng số (UAR) thêm 7,1% (từ 68,1% lên 75,2%) và điểm F1 thêm 2,9% (từ 80,6% lên 83,5%) so với các chuẩn mực đơn phương thức chỉ có văn bản hiện có. Hơn nữa, thành phần học đối chiếu cho thấy hiệu suất tăng cao hơn đối với văn bản so với lời nói.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Một khuôn khổ mới được trình bày để cải thiện hiệu suất phát hiện MCI trong môi trường đa ngôn ngữ, đa hình ảnh.
Thể hiện hiệu quả của phương pháp học tương phản có giám sát, tích hợp phương thức hình ảnh và chiến lược PoE.
Nhấn mạnh tính hữu ích của việc học đối chiếu trong các phương thức học văn bản
ĐóNg góp vào những tiến bộ công nghệ trong lĩnh vực phát hiện MCI
Limitations:
Cần phải xác minh thêm hiệu suất tổng quát của khuôn khổ đề xuất.
Nhu cầu thử nghiệm rộng rãi trên nhiều nền tảng ngôn ngữ và văn hóa khác nhau
Xem xét khả năng sai lệch trong các loại hình ảnh cụ thể và khám phá các giải pháp
Cần có thêm nghiên cứu để ứng dụng vào thực tế lâm sàng.
👍