41、趋势信息的多模态摘要技术

趋势信息的多模态摘要技术

1 引言

在当今信息爆炸的时代，人们每天都会被来自各种媒体的海量信息所淹没。因此，能够快速提取相关信息并理解或回顾其内容变得比以往任何时候都更加重要。识别趋势就是一种理解或回顾信息的有效方式。

趋势是指情况变化或发展的一般倾向，它基于时间统计数据，需要通过综合总结来获取，而不是简单的列举。例如，产品价格和销售的变化、公司的财务状况等都属于趋势信息。有时候，趋势需要用多维信息来描述，比如某种产品的市场份额趋势需要参考竞争公司来讨论，土地价格趋势则应根据时间和地点来描绘。

在考虑趋势信息的汇编时，我们发现其输入不仅包括非语言信息（即特定时期的时间数据），还包括对这些数据的解释和评估等语言信息，而这些语言信息有时比数据本身更重要。输出则包括简洁的文本和非语言信息，如信息图表，以帮助用户更有效地理解。

基于这些考虑，我们提出了多模态摘要技术，它能够统一汇总语言和非语言信息，并将其编译成文本和视觉信息协同工作的多媒体展示。多模态摘要需要多个领域的研究进行创造性融合，包括多媒体展示生成、文本摘要、信息可视化、信息提取和问答等领域。为了鼓励这些领域的研究融合和进展，我们发起并组织了 MuST 研讨会，该研讨会的主要特点是使用共享资源——MuST 数据集。

2 趋势信息的多模态摘要

2.1 多模态摘要

文本摘要技术可以从大量文本中提取重要内容，并以浓缩的形式呈现。信息可视化则是将抽象数据生成可视化表示，以支持理解和访问。这两种技术的共同目标是帮助用户快速理解或回顾大量信息。

文本摘要可以分为基于提取和基于抽象的两种类型。基于抽象的摘要首先构建给定文本的语义表示，然