多模态标签嵌入学习

20/24多模态标签嵌入学习第一部分多模态数据表示 2第二部分不同模态间的语义关联 3第三部分标签嵌入语义丰富化 6第四部分信息融合与知识蒸馏 9第五部分多模型协同训练 12第六部分跨模态特征迁移 15第七部分预训练模型的利用 17第八部分应用：多模态搜索和推荐 20

第一部分多模态数据表示关键词关键要点【多模态数据特征表示】

1.多模态数据通常包含来自不同模态（如文本、图像、音频）的数据，这些模态之间存在复杂的关系。

2.跨模态表示学习旨在捕获不同模态之间的语义和关联，以实现有效的数据融合和任务泛化。

3.多模态表示学习的任务通常涉及将不同模态的数据投影到一个联合表示空间，以便进行后续的分析和处理。

【多模态数据预处理】

多模态数据表示

多模态数据表示旨在将来自不同模态（例如文本、图像、音频、视频）的数据映射到一个共同的语义空间，从而实现不同模态数据的表示、理解和处理。这对于解决多模态机器学习任务至关重要，例如：

*多模态检索：跨模态搜索相关信息（例如，根据文本查询检索图像或视频）。

*机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言，同时保持其语义。

*语言生成：根据其他模态的数据（例如图像或视频）生成文本描述。

表示学习策略

多模态数据表示的学习通常涉及以下策略：

*融合表示学习：将来自不同模态的表示融合到一个统一的表示中。

*编解码器架构：使用编解码器神经网络，其中编码器将不同模态的数据编码成一个共同的表示，解码器将该表示解码成目标模态的数据。

*注意力机制：在编码过程中使用注意力机制，以重点关注不同模态表示中相关的信息。

类型

多模态数据表示可以分类为：

*单流表示：将所有模态的数据映射到一个共享的表示中。

*多流表示：为每个模态使用单独的表示，然后将这些表示合并到一个共同的表示中。

*交叉模态表示：明确建模不同模态之间的交互和对齐。

评估指标

多模态数据表示的评估指标包括：

*语义相似性：评估不同模态表示之间的语义相关性。

*多模态检索准确性：衡量跨模态检索任务的有效性。

*多模态生成质量：评估从其他模态数据生成内容的质量。

应用

多模态数据表示在各种应用中发挥着至关重要的作用，包括：

*多模态搜索：在不同模态之间建立联系，以实现跨模态信息检索。

*多模态理解：从不同模态的数据中提取语义信息，并建立模态之间的关联。

*多模态生成：基于不同模态的数据生成内容，例如，根据文本提示生成图像。

*多模态交互：通过不同模态的数据进行自然交互，例如，使用语音命令控制视觉界面。第二部分不同模态间的语义关联关键词关键要点【多模态语义关联】

1.不同模态（例如文本、图像、音频）中的语义关联是指不同模态之间存在着潜在的语义联系，例如文本描述与图像内容之间的关联。

2.语义关联的发现可以促进多模态信息的理解和处理，增强不同模态之间的互补性，提高多模态任务的性能。

3.利用深度学习技术，可以学习跨模态语义关联，建立不同模态之间的映射关系，从而实现多模态数据的联合分析和理解。

【跨模态对齐】

不同模态间的语义关联

在多模态学习中，不同的模态（例如，文本、图像和音频）捕获事物不同方面的知识。这些模态之间的语义关联对于理解和处理数据至关重要。

不同模态的语义关系类型

不同模态之间的语义关系可以分为以下几种类型：

*互补关系：不同模态提供互补的信息，共同揭示对象或事件的更全面视图。例如，图像可以补充文本描述，提供视觉信息，而文本可以解释图像中模糊不清的细节。

*相关关系：不同模态描述或暗示相同或相关概念。例如，文本和图像可能都描绘同一个场景，但从不同的角度或使用不同的表现形式。

*对比关系：不同模态提供对比信息，突出对象或事件的不同方面。例如，文本可能描述某段对话中某人的积极反应，而图像却显示出相反的表情。

*因果关系：一种模态描述事件的因果关系，而另一种模态提供因果关系的证据。例如，文本可能记录某人按下开关，而图像可能显示灯泡亮起。

语义关联建模

在多模态嵌入学习中，语义关联可以通过各种技术进行建模：

*投影矩阵：将不同模态的嵌入投影到一个共同的语义空间，从而使它们可以相互比较和关联。投影矩阵可以通过线性或非线性变换来学习。

*注意力机制：允许每个模态关注其他模态中与自身相关的信息。注意力权重根据模态之间的交互来计算，并用于加权不同模态的嵌入。

*图神经网络：将不同模态表示为一个图，其中节点表示嵌入，边表示语义关联。图神经网络通过在图上传播信息来学习嵌入之间的关系。

*元学习：利用少量的标记数据来学习跨模态语义关联的模型。元学习算法通过优化模型参数的初始化，使模型能够快速适应新任务。

语义关联的应用

不同模态间语义关联的建模在许多多模态学习应用中至关重要，包括：

*跨模态检索：在不同模态的数据集合中查找相关的项目。例如，从文本描述中检索相关图像。

*多模态生成：从一种模态生成另一种模态的数据。例如，从文本描述中生成图像。

*多模态分类：对来自不同模态的数据进行分类。例如，将图像和文本分类到同一个语义类别。

*多模态问答：从不同模态的数据中回答问题。例如，根据图像和文本集合回答有关场景的问题。

*多模态推荐：推荐跨模态的数据项。例如，根据用户的文本查询和历史图像交互推荐产品。

通过建模不同模态间的语义关联，多模态嵌入学习模型能够更有效地理解和处理来自多个来源的数据，从而提高各种多模态学习应用的性能。第三部分标签嵌入语义丰富化关键词关键要点符号学富集

1.将离散标签映射到连续嵌入空间，保留标签的语义结构和层次关系。

2.通过训练符号模型，如GNN或Transformer，学习标签的符号表示，捕捉语义特征和上下文信息。

3.符号学富集嵌入可用于改进各种NLP任务，如文本分类、问答和机器翻译。

概念关联

1.探索标签之间的概念关联，建立标签概念图。

2.利用本体论和知识库，提取标签的语义关联和超类/子类层次结构。

3.关联标签嵌入可以增强语义理解，提高多模态模型在复杂文本处理任务中的表现。

情感色彩

1.捕捉标签的情感极性和强度，将情感信息注入嵌入。

2.训练情感分析模型，分析标签中隐含的情感倾向。

3.情感色彩嵌入有助于理解情感性文本，对于情感分类、观点挖掘和个性化推荐至关重要。

多模态融合

1.整合不同模态（如文本、图像、音频）中的标签信息，获得更丰富的嵌入。

2.利用多模态预训练模型，学习跨模态语义表示，捕捉标签在不同模态下的共性。

3.多模态融合嵌入增强了跨模态理解和生成，提高了模型在多模态任务中的表现。

上下文感知

1.考虑标签的上下文环境，学习与特定上下文的嵌入。

2.使用注意力机制，根据特定任务或文档，动态调整标签嵌入。

3.上下文感知嵌入有助于解决标签歧义性和多义性，提高模型对文本语境的适应能力。

生成增强

1.利用生成模型（如GAN或变分自编码器），增强标签嵌入的多样性和信息量。

2.训练生成模型，生成语义上相似的标签，丰富嵌入空间。

3.生成增强嵌入可以提高模型的泛化能力，并在数据稀疏的情况下提供更好的性能。标签嵌入语义丰富化

在多模态标签嵌入学习中，标签嵌入语义丰富化是指通过融合来自不同模态的信息来增强标签嵌入的语义表示。此过程的目标是捕获标签与图像、文本或其他模态之间更全面且细致的关系，从而提高标签分类和检索任务的性能。

语义丰富化方法

以下是一些常见的标签嵌入语义丰富化方法：

*跨模态映射：将来自不同模态（例如图像和文本）的特征映射到一个共同的语义空间，从而建立模态之间的关联。

*注意力机制：使用注意力机制动态加权不同模态对标签嵌入的影响，突出重要特征并抑制噪音。

*知识图嵌入：将来自知识图（例如WordNet）的语义知识融入标签嵌入，提供更广泛的概念关系。

*融合层：通过融合来自不同模态的特征，创建一种更全面的标签嵌入，捕获跨模态信息。

*对比学习：利用不同模态中的正样本和负样本之间的对比信息，学习对齐的嵌入表示。

语义丰富化的优点

标签嵌入语义丰富化具有以下优点：

*提高分类准确度：更丰富的标签嵌入能够更准确地表示标签的语义，从而提高多模态分类任务的性能。

*增强的检索能力：通过捕获跨模态关联，标签嵌入语义丰富化可以改善图像-文本检索和文本-图像检索任务的性能。

*跨模态理解增强：语义丰富的标签嵌入有助于建立不同模态之间的联系，促进跨模态理解和融合。

*通用表示：标签嵌入语义丰富化创建一个通用表示，适用于各种多模态任务，例如图像分类、文本检索和跨模态信息检索。

语义丰富化的应用

标签嵌入语义丰富化已成功应用于以下领域：

*多模态图像分类：增强图像嵌入以实现更准确的分类，同时考虑图像和文本描述中的语义信息。

*跨模态信息检索：通过建立图像和文本之间的语义关联，提高图像-文本和文本-图像检索的性能。

*视觉问答：通过融合图像和文本信息，提高对复杂视觉问题和交互式多模态查询的回答准确性。

*多模态知识图构建：通过连接跨模态实体和概念，丰富知识图中语义关系。

*情感分析：通过考虑来自图像和文本的多模态信息，增强情感分析模型，以更好地识别和分类情感。

结论

标签嵌入语义丰富化是多模态标签嵌入学习的一项关键技术，通过融合不同模态的信息来增强标签嵌入的语义表示。通过丰富的语义信息，标签嵌入语义丰富化提高了多模态分类、检索和理解任务的性能。随着多模态数据和应用程序的不断增长，标签嵌入语义丰富化有望在未来发挥更重要的作用。第四部分信息融合与知识蒸馏关键词关键要点【信息融合】

1.多模态标签嵌入学习中，信息融合涉及将不同模态（如文本、图像、音频）的数据整合到共享语义空间中。

2.常见的信息融合技术包括多模态注意力机制、模态联合训练和模态转换。

3.信息融合有助于弥补不同模态数据的互补性，提高模型对多模态信息的理解和表示能力。

【知识蒸馏】

信息融合与知识蒸馏

信息融合

*概述：信息融合旨在将来自多个来源的信息和数据进行整合，以获得更全面、更有意义的理解。

*方法：

*数据级融合：在数据预处理阶段融合原始数据。

*特征级融合：将不同模式的特征提取并结合起来。

*决策级融合：将不同模式的决策或预测结果进行组合。

*优势：

*提高鲁棒性和准确性，通过利用互补信息消除数据噪音和偏差。

*扩展语义表示，丰富标签嵌入的含义和语境信息。

*支持跨模态语义对齐，促进不同模式之间的转换和理解。

知识蒸馏

*概述：知识蒸馏是一种监督学习技术，旨在将复杂模型（称为教师模型）的知识转移到容量较小、更有效的模型（称为学生模型）。

*过程：

*提取教师知识：使用教师模型为训练数据生成软标签或中间表示。

*学生模型训练：将软标签或中间表示作为额外的监督信号，训练学生模型。

*好处：

*压缩模型大小：将复杂模型的知识转移到更紧凑的学生模型中。

*提高推理效率：学生模型通常推理速度更快，所需计算资源更少。

*提升鲁棒性：通过融合教师模型的知识，学生模型可以获得更广泛的语义理解，从而提高泛化能力。

在多模态标签嵌入学习中的应用

*信息融合：

*融合来自文本、图像和音频等不同模式的标签数据，提供更丰富的语义信息。

*在特征级融合标签嵌入，利用跨模态语义特征的互补性。

*知识蒸馏：

*从复杂的多模态教师模型蒸馏知识到容量较小的学生模型。

*利用软标签来指导学生模型的训练，降低偏差并提高泛化能力。

评价指标

*语义相似度：衡量标签嵌入的语义表示与人工标注的相似程度。

*分类准确性：评估标签嵌入在文本、图像或音频分类任务中的分类性能。

*推理效率：测量标签嵌入生成所花费的时间和计算资源。

研究进展

近期的研究探索了各种信息融合和知识蒸馏技术，以增强多模态标签嵌入学习。以下是几个值得注意的例子：

*跨模态融合网络：使用深度神经网络将来自不同模式的数据融合到统一的特征表示中。

*知识蒸馏方法：开发了针对多模态标签嵌入学习的特定知识蒸馏方法，如HintonLoss和SoftTarget蒸馏。

*动态标签嵌入：探索通过知识蒸馏在推理阶段持续更新标签嵌入的方法。

结论

信息融合和知识蒸馏在多模态标签嵌入学习中发挥着至关重要的作用。通过融合来自不同模式的互补信息并转移复杂模型的知识，这些技术有助于创建更全面、更有意义的语义表示。这反过来又导致各种下游任务的性能提高，例如文本分类、图像检索和多模态检索。随着这一领域的持续研究，我们可以期待这些技术在未来带来更多创新和进步。第五部分多模型协同训练关键词关键要点【多模型融合训练】

1.多模型并行训练：并行训练多个模型，每个模型针对特定任务或语言建模子任务，提高训练效率和性能。

2.模型权重共享：将不同模型的底层编码器权重共享，允许信息在模型之间传递，增强表示学习。

3.任务交叉蒸馏：从一个模型蒸馏知识到另一个模型，针对不同的任务，促进模型之间的协同学习。

【多模型序列训练】

多模型协同训练

概述

多模型协同训练是一种训练多模态标签嵌入的方法，通过协同多个模型来提高嵌入质量。每个模型专注于不同类型的标签信息，例如文本、图像或音频。通过协调这些模型的输出，可以获得一个更全面、更鲁棒的标签嵌入。

训练过程

多模型协同训练的训练过程涉及以下步骤：

1.初始嵌入：首先，为每个标签类型生成初始嵌入。这可以通过使用相应的预训练模型（例如，BERT、ResNet或VGGNet）或训练专门用于该标签类型的嵌入模型来实现。

2.协同训练：然后，通过联合训练多个模型来协同训练嵌入。每个模型被分配一个或多个标签类型。模型在训练过程中接收来自协同模型的嵌入作为输入。

3.损失函数：用于训练协同模型的损失函数将包含多个分量，每个分量针对特定标签类型。例如，对于文本标签，可以使用交叉熵损失，而对于图像标签，可以使用余弦相似性损失。

4.更新嵌入：在训练过程中，协同模型更新它们的嵌入，以最小化总损失函数。这会迫使嵌入捕捉每个标签类型的相关信息，同时与来自其他模型的嵌入协调一致。

协同模型类型

有多种协同模型类型可用于多模态标签嵌入学习，包括：

*融合模型：融合模型直接将来自各个模型的嵌入连接或拼接起来，形成一个更全面的嵌入。

*门控模型：门控模型使用门控机制选择性地结合来自各个模型的嵌入。这使模型能够根据特定任务或上下文的相关性来调整每个嵌入的贡献。

*注意力模型：注意力模型使用注意力机制动态加权来自各个模型的嵌入。这允许模型专注于每个嵌入中最相关的方面，从而提高嵌入的质量。

*变压器模型：变压器模型是用于多模态标签嵌入学习的端到端模型。它们利用自注意力机制并行处理不同标签类型的嵌入。

优点

多模型协同训练具有以下优点：

*更全面的嵌入：通过协调来自多个模型的嵌入，它可以捕获更广泛的标签信息，从而生成更全面的嵌入。

*鲁棒性增强：协同模型能够利用来自不同模型的视角，导致鲁棒性更强的嵌入，对标签噪声和变化更加稳健。

*适应性：多模型协同训练方法可以很容易地适应新的标签类型或数据源，使其高度适应不同的任务和应用。

应用

多模型协同训练已成功应用于各种自然语言处理和多模态任务，包括：

*文本分类：通过利用文本和图像嵌入的协同模型，提高文本分类的准确性。

*图像检索：通过将文本和图像嵌入协同，改善图像检索的性能。

*多模态情感分析：使用文本、音频和图像标签的协同模型，捕获情感表达的更细粒度表示。

*知识图谱构建：通过协同训练文本和结构化数据嵌入，增强知识图谱的构建。

结论

多模型协同训练是一种强大的方法，用于学习高性能的多模态标签嵌入。通过协同多个模型，它能够捕获更全面的标签信息，生成更鲁棒、更适应的嵌入。它已成为多模态任务中嵌入学习的关键技术，预计随着研究和应用的不断发展，其应用范围将继续扩大。第六部分跨模态特征迁移关键词关键要点【跨模态特征迁移】

1.跨模态特征迁移是将一个模态（如图像）的特征表示转移到另一个模态（如文本）。

2.这种迁移可以提高不同模态数据的特征提取能力，实现跨模态任务的更好性能。

3.常见的跨模态特征迁移方法包括图像-文本特征迁移、文本-音频特征迁移和视频-文本特征迁移。

【多模态特征对齐】

跨模态特征迁移

在多模态标签嵌入学习中，跨模态特征迁移是一种将一个模态（例如文本）的知识或特征转移到另一个模态（例如图像）的技术，从而增强目标模态的表征能力。这种技术对于处理多模态数据至关重要，因为不同模态的数据可能具有不同的特性和分布。

跨模态特征迁移的方法有多种，每种方法都利用不同类型的相似性或关联来建立模态之间的桥梁。最常用的方法包括：

*投影对齐方法：这些方法通过投影或映射不同模态的特征到一个共同的特征空间来实现对齐。常用的投影技术包括奇异值分解（SVD）和正交约束奇异值分解（OC-SVD）。投影对齐方法简单且易于实现，但它们受共享特征空间维度限制。

*对抗性训练方法：这些方法使用对抗性网络来对抗性地学习不同模态的特征对齐。对抗网络由两个网络组成：一个生成器网络，旨在生成目标模态的特征，另一个判别器网络，旨在区分真实特征和生成特征。通过对抗性训练，生成器学习生成逼真的目标模态特征，而判别器学习区分不同模态的特征。

*度量学习方法：这些方法利用度量学习算法来学习跨模态特征之间的相似性或距离度量。度量学习算法旨在学习一个度量空间，其中相似的特征点具有较小的距离，而不相似的特征点具有较大的距离。通过学习跨模态特征的度量，可以促进不同模态特征的协同表征。

*注意机制：注意机制是一种允许模型专注于不同模态中更相关的特征和区域的技术。在跨模态特征迁移中，注意机制可以用于识别不同模态中相互关联的特征，并自适应地对齐这些特征。

跨模态特征迁移的好处包括：

*改善目标模态表征：通过将其他模态的知识转移到目标模态，跨模态特征迁移可以丰富和增强目标模态的表征，从而提高其在任务中的性能。

*缓解数据稀疏性：对于数据稀疏的目标模态，跨模态特征迁移可以通过利用更丰富数据的其他模态来缓解数据稀疏性问题。

*跨模态任务泛化：跨模态特征迁移使模型能够从一个模态中学到的知识泛化到其他模态。这对于处理多模态任务（例如跨模态检索和翻译）至关重要。

然而，跨模态特征迁移也面临一些挑战：

*模态差距：不同模态的数据可能有不同的特性和分布，这可能会给跨模态特征迁移带来挑战。

*对齐难度：建立不同模态特征之间稳定且鲁棒的对齐可能是一项困难的任务。

*计算开销：某些跨模态特征迁移方法可能需要大量的计算资源，尤其是在处理大规模数据集时。

总的来说，跨模态特征迁移在多模态标签嵌入学习中发挥着至关重要的作用。它使模型能够跨模态共享知识和特征，从而增强目标模态的表征并改善跨模态任务的性能。随着深度学习技术的发展，跨模态特征迁移方法不断进步，有望在未来推动多模态人工智能的进一步发展。第七部分预训练模型的利用关键词关键要点预训练多模态模型的微调

*微调预训练模型可以显著提高文本嵌入任务的性能。

*微调过程通常涉及修改模型的输出层或添加额外的特定于任务的层。

*最佳微调策略和超参数因任务和模型而异，需要仔细实验。

多模态表示学习的迁移

*在一个模态上训练的表示可以迁移到其他模态，从而提高整体性能。

*图像和文本嵌入之间的迁移学习特别有效，因为它们共享语义信息。

*迁移学习策略可以包括直接特征传输、对抗性训练和联合训练。

多模态生成模型

*多模态生成模型可以从不同模态生成新数据，如文本到图像或音频到文本。

*这些模型通常使用自监督学习来学习模态之间的对齐和翻译。

*多模态生成模型在创意内容、数据增强和信息检索等应用中具有巨大的潜力。

多模态语义相似性

*多模态语义相似性度量旨在测量不同模态（例如文本和图像）之间的语义相似性。

*这些度量通常基于多模态嵌入，并使用余弦相似性或其他几何距离。

*多模态语义相似性在跨模态搜索、推荐系统和自然语言处理中至关重要。

多模态知识图谱

*多模态知识图谱将不同模态的数据（例如文本、图像和音频）连接到统一的表示中。

*这些知识图谱可用于跨模态查询、推理和知识发现。

*多模态知识图谱在医疗保健、金融和科学研究等领域有广泛的应用。

多模态情感分析

*多模态情感分析利用来自不同模态（如文本、音频和视频）的数据来分析情感。

*这些模型通常使用多模态嵌入和深度学习技术来捕获跨模态的情感模式。

*多模态情感分析在社交媒体分析、客户体验管理和虚拟助理中至关重要。预训练模型的利用

预训练模型在多模态标签嵌入学习中扮演着至关重要的角色，为模型提供了丰富的先验知识和表示能力，提升了学习效率和嵌入质量。本文将重点介绍预训练模型在多模态标签嵌入学习中的具体利用方式。

特征提取

预训练模型可以作为特征提取器，从多模态标签中提取有意义的特征表示。这些特征表示捕获了标签的语义信息、上下文关系和结构信息，为后续嵌入学习提供了基础。

初始化模型参数

预训练模型的参数可以作为多模态标签嵌入模型的初始参数。这种初始化方式可以利用预训练模型已经学习到的知识，缩小模型学习的搜索空间，加快收敛速度，提升嵌入质量。

迁移学习

迁移学习是一种将预训练模型知识迁移到新任务中的技术。在多模态标签嵌入学习中，可以将预训练模型已经学习到的语义表示和关系建模能力迁移到目标任务中，从而提升新模型的性能。

具体预训练模型的应用

*BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)：BERT是一种预训练的自然语言处理模型，能够对文本数据进行双向编码，提取语义特征。在多模态标签嵌入学习中，BERT可以用于从文本标签中提取特征表示。

*ELMo(EmbeddingsfromLanguageModels)：ELMo是一种上下文相关的词嵌入模型，可以根据上下文的不同，为同一个词生成不同的嵌入表示。在多模态标签嵌入学习中，ELMo可以用于生成标签的上下文感知嵌入表示。

*GPT(GenerativePre-trainedTransformer)：GPT是一种生成式预训练模型，能够根据输入文本生成后续文本。在多模态标签嵌入学习中，GPT可以用于生成标签的潜在语义表示，丰富嵌入信息的维度。

*CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-training)：CLIP是一种跨模态预训练模型，能够同时对图像和文本进行编码，建立图像和文本之间的语义联系。在多模态标签嵌入学习中，CLIP可以用于从图像标签中提取特征表示，并与文本标签的嵌入表示进行对比学习。

融合预训练模型

在多模态标签嵌入学习中，还可以融合多个预训练模型，提升嵌入表示的丰富性和准确性。例如，可以结合BERT、ELMo和GPT，分别从文本标签中提取语义特征、上下文信息和潜在语义表示，从而生成更加全面和细致的标签嵌入。

评估

利用预训练模型进行多模态标签嵌入学习的有效性可以通过多种指标进行评估，包括：

*语义相似度：嵌入表示的语义相似度反映了不同标签之间语义关系的准确性。

*任务性能：嵌入表示在特定任务中的性能，例如文本分类、图像检索等，可以衡量嵌入表示的质量和实用性。

*泛化能力：嵌入表示在不同任务和数据集上的泛化能力，反映了预训练模型知识迁移的有效性。

总结

预训练模型的利用极大地提升了多模态标签嵌入学习的效率和质量。通过特征提取、参数初始化、迁移学习和融合等方式，预训练模型为标签嵌入学习提供了丰富的先验知识和表示能力，促进了多模态数据理解和利用。第八部分应用：多模态搜索和推荐关键词关键要点【多模态搜索和推荐】：

1.实现文本、图像、视频等多模态数据的统一表征，克服单模态搜索和推荐的局限性。

2.将多模态数据映射到统一的语义空间，促进不同模态数据之间的语义匹配和检索。

3.训练多模态模型对用户查询进行跨模态理解，生成更相关和个性化的搜索和推荐结果。

【多模态查询扩张】：

多模态搜索和推荐

随着多模态数据的激增，多模态搜索和推荐技术已成为信息检索和推荐系统领域的关键研究方向。多模态标签嵌入学习方法在这些任务中发挥着至关重要的作用，因为它们能够捕获不同模态之间的语义关联，并为跨模态数据检索和推荐提供统一的语义表示。

多模态搜索

多模态搜索的目标是跨越不同模态（例如图像、文本、视频）搜索相关信息。传统搜索方法通常独立处理每种模态，这会阻碍跨模态信息检索的有效性。多模态标签嵌入学习弥补了这一缺陷，通过学习共享的语义表示来连接不同模态。

在多模态搜