NCA-GENM 문제 76
자연어 처리(NLP)를 사용하여 신제품에 대한 고객 리뷰 데이터 세트를 분석하고 있습니다. 데이터 세트에는 긍정적, 부정적 리뷰가 모두 포함되어 있지만, 부정적 리뷰의 상당 부분은 풍자를 사용합니다. 다음 중 풍자적 리뷰에서 표현된 감정을 정확하게 식별하는 데 가장 효과적인 NLP 기술은 무엇입니까?
NCA-GENM 문제 77
다중 모달 생성 모델을 평가할 때, 생성된 이미지와 해당 텍스트 설명 간의 일관성과 일관성을 평가하는 데 가장 적합한 측정 항목은 무엇입니까?
NCA-GENM 문제 78
이미지와 텍스트 프롬프트를 입력으로 받아 해당 오디오 설명을 생성하는 멀티모달 생성 A1 모델을 구축하는 과제가 주어졌습니다. 이미지 데이터는 Vision Transformer(ViT)로 처리되고, 텍스트 프롬프트는 Transformer로 처리되며, 이러한 모달리티를 융합하여 오디오를 생성해야 합니다. 일관되고 맥락적으로 관련성 있는 오디오 생성의 필요성을 고려할 때, 다음 융합 전략 중 이 과제에 가장 적합한 것은 무엇일까요?
NCA-GENM 문제 79
텍스트 설명에서 이미지를 생성하기 위해 생성적 적대 신경망(GAN)을 훈련하고 있습니다. 몇 에포크 후에 생성기가 텍스트 입력에 관계없이 거의 동일한 이미지를 생성한다는 것을 알게 됩니다(모드 붕괴). 다음 중 어떤 전략이 이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있을까요?
NCA-GENM 문제 80
연구팀은 금융 뉴스 기사, 회사 제출(텍스트), 과거 주가(시계열), 임원 인터뷰(오디오)를 사용하여 주가를 예측하는 멀티모달 모델을 개발하고 있습니다. 그들은 모달리티 간 데이터 품질이 일관되지 않아 상당한 성과 문제를 겪고 있습니다. 이러한 데이터 품질 문제를 해결하기 위해 어떤 구체적인 전략을 권장하시겠습니까?