認知計算技術(shù)在查詢中的應用

數(shù)智創(chuàng)新變革未來認知計算技術(shù)在查詢中的應用基于語義概念的智能查詢模型知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)基于自然語言處理的查詢多維度分析情感分析和個性化查詢增強認知計算技術(shù)的查詢智能問答復雜任務上下文語境理解知識表示和推理的查詢優(yōu)化方法跨模態(tài)數(shù)據(jù)集成查詢整合ContentsPage目錄頁基于語義概念的智能查詢模型認知計算技術(shù)在查詢中的應用基于語義概念的智能查詢模型語義知識庫構(gòu)建1.深度學習技術(shù)：利用深度學習技術(shù)自動抽取知識、自動構(gòu)建語義知識庫，提高知識庫的覆蓋率和準確率。2.知識圖譜構(gòu)建：將語義知識庫構(gòu)建為知識圖譜，能夠以更加直觀、清晰的方式展示知識之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，便于用戶理解和查詢。3.知識庫更新維護：建立知識庫更新維護機制，及時更新知識庫中的知識，保證知識庫的時效性和準確性。自然語言處理技術(shù)在智能查詢中的應用1.自然語言理解：利用自然語言處理技術(shù)對用戶查詢進行語義理解，識別查詢中的關(guān)鍵詞、實體和關(guān)系，提高查詢的準確性和效率。2.自然語言生成：利用自然語言生成技術(shù)將查詢結(jié)果轉(zhuǎn)化為自然語言表達方式，生成易于理解的查詢結(jié)果摘要或回答，提升用戶查詢體驗。3.對話式查詢：將自然語言處理技術(shù)應用于對話式查詢中，使查詢更加智能化、人性化，為用戶提供更加流暢、自然的查詢體驗?；谡Z義概念的智能查詢模型機器學習技術(shù)在智能查詢中的應用1.相關(guān)性學習：利用機器學習技術(shù)學習查詢與文檔之間的相關(guān)性，提高查詢結(jié)果的相關(guān)性和排序準確性。2.個性化推薦：利用機器學習技術(shù)分析用戶歷史查詢記錄、瀏覽記錄和點擊記錄，為用戶推薦個性化的查詢結(jié)果和相關(guān)內(nèi)容，提升用戶查詢體驗。3.查詢意圖識別：利用機器學習技術(shù)識別用戶查詢的意圖，根據(jù)不同的查詢意圖返回不同的查詢結(jié)果或采取不同的查詢策略，增強查詢的智能性和準確性。知識推理技術(shù)在智能查詢中的應用1.知識推理：利用知識推理技術(shù)對查詢進行推理和擴展，根據(jù)知識庫中的知識推導出新的知識或事實，以回答用戶查詢。2.知識融合：利用知識融合技術(shù)將來自不同來源的知識進行融合，形成更加完整、準確的知識庫，提高查詢結(jié)果的準確性和覆蓋率。3.知識挖掘：利用知識挖掘技術(shù)挖掘知識庫中的隱含知識和潛在模式，發(fā)現(xiàn)新的知識或規(guī)律，為智能查詢提供更加豐富的知識支持。基于語義概念的智能查詢模型1.多模態(tài)查詢：將文字、語音、圖像等多種模態(tài)的查詢信息結(jié)合起來進行查詢，提高查詢的準確性和效率。2.跨模態(tài)檢索：利用跨模態(tài)檢索技術(shù)實現(xiàn)不同模態(tài)查詢信息之間的檢索和匹配，打破不同模態(tài)查詢信息之間的壁壘，擴大查詢范圍。3.多模態(tài)查詢結(jié)果展示：將查詢結(jié)果以多種模態(tài)的形式展示出來，如文字、語音、圖像等，為用戶提供更加直觀、生動、豐富的查詢體驗。云計算技術(shù)在智能查詢中的應用1.云計算架構(gòu)：將智能查詢系統(tǒng)部署在云計算平臺上，利用云計算平臺的彈性、可擴展性和高可用性等優(yōu)勢，實現(xiàn)智能查詢系統(tǒng)的快速部署、彈性伸縮和高可用性。2.云計算資源：利用云計算平臺提供的計算、存儲、網(wǎng)絡等資源，滿足智能查詢系統(tǒng)對資源的需求，提高智能查詢系統(tǒng)的性能和效率。3.云計算服務：利用云計算平臺提供的各種服務，如數(shù)據(jù)庫服務、機器學習服務、自然語言處理服務等，快速構(gòu)建和部署智能查詢系統(tǒng)，降低開發(fā)和維護成本。多模態(tài)查詢技術(shù)在智能查詢中的應用知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)認知計算技術(shù)在查詢中的應用知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)1.知識圖譜是一種以符號為基礎(chǔ)、以本體為結(jié)構(gòu)，把世界萬物及其關(guān)系用一種格式化、可計算的方式存儲、表示和應用的一類技術(shù)。2.知識圖譜能將分散在不同領(lǐng)域、不同源、不同形式的知識進行匯集、整理和關(guān)聯(lián)形成相互關(guān)聯(lián)，并與現(xiàn)實世界中的實體和概念形成相對應的網(wǎng)絡知識結(jié)構(gòu)。簡化了查詢過程，縮小了信息爆炸的范圍，增強了信息的可訪問性。3.知識圖譜通過語義關(guān)聯(lián)查詢，能夠?qū)崿F(xiàn)對事實、概念、事件等信息的跨越空間、跨越時間的關(guān)聯(lián)查詢，從而發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)聯(lián)和線索，可以幫助人們更好地理解和利用信息。知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)概述1.知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)是指利用知識圖譜技術(shù)為查詢提供輔助和增強的一種查詢系統(tǒng)。知識圖譜作為一種語義網(wǎng)絡，可以為查詢提供語義支持，幫助用戶更好地理解查詢意圖和查詢結(jié)果，從而提高查詢效率和準確性。2.知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)可以為查詢提供自動完成功能、相關(guān)查詢推薦功能、查詢結(jié)果解釋功能等，幫助用戶更好地理解查詢意圖和查詢結(jié)果，從而提高查詢效率和準確性。3.知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)可以應用于各種領(lǐng)域，如搜索引擎、問答系統(tǒng)、智能客服等，為用戶提供更加智能和便捷的查詢服務。知識圖譜概述知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)1.知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)主要由知識圖譜、查詢接口、查詢引擎和結(jié)果展示四個部分組成：*知識圖譜：存儲著各種實體、概念、事件等及其相互關(guān)系。*查詢接口：允許用戶輸入查詢請求，并將其轉(zhuǎn)換為知識圖譜查詢。*查詢引擎：根據(jù)知識圖譜查詢請求，在知識圖譜中進行搜索，并返回查詢結(jié)果。*結(jié)果展示：將查詢結(jié)果以一種可視化的方式呈現(xiàn)給用戶。2.知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)可以根據(jù)不同的應用場景和需求，對這四個部分進行定制和調(diào)整，以滿足不同的查詢需求。知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)算法1.知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)使用各種算法來完成查詢?nèi)蝿?，主要包括?查詢理解算法：將用戶輸入的查詢請求轉(zhuǎn)換為知識圖譜查詢。*知識圖譜搜索算法：在知識圖譜中搜索查詢結(jié)果。*查詢結(jié)果排序算法：對查詢結(jié)果進行排序，以確保相關(guān)性最高的結(jié)果排在最前面。*查詢結(jié)果展示算法：將查詢結(jié)果以一種可視化的方式呈現(xiàn)給用戶。2.這些算法可以根據(jù)不同的應用場景和需求進行調(diào)整和優(yōu)化，以滿足不同的查詢需求。知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)結(jié)構(gòu)知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)應用1.知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)可以應用于各種領(lǐng)域，主要包括：*搜索引擎：為用戶提供更準確和相關(guān)的搜索結(jié)果。*問答系統(tǒng)：為用戶提供更準確和全面的答案。*智能客服：為用戶提供更智能和便捷的服務。*醫(yī)療保?。簬椭t(yī)生診斷疾病、制定治療方案。*金融服務：幫助金融機構(gòu)分析客戶、評估風險。2.知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)還可以應用于其他領(lǐng)域，如教育、交通、旅游等，為用戶提供更加智能和便捷的服務。知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)未來發(fā)展趨勢1.知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)未來發(fā)展趨勢主要包括：*知識圖譜的規(guī)模和質(zhì)量不斷提高：隨著知識圖譜的不斷發(fā)展，其規(guī)模和質(zhì)量將不斷提高，從而為查詢提供更加準確和全面的支持。*知識圖譜的應用領(lǐng)域不斷擴展：知識圖譜的應用領(lǐng)域?qū)⒉粩鄶U展，從搜索引擎、問答系統(tǒng)、智能客服等領(lǐng)域擴展到教育、交通、旅游等領(lǐng)域。*知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)與其他技術(shù)相結(jié)合：知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)將與其他技術(shù)相結(jié)合，如自然語言處理、機器學習等，以提供更加智能和便捷的查詢服務。2.知識圖譜輔助的查詢認知系統(tǒng)將在未來發(fā)揮越來越重要的作用，成為人們獲取信息和知識的重要工具?；谧匀徽Z言處理的查詢多維度分析認知計算技術(shù)在查詢中的應用基于自然語言處理的查詢多維度分析意圖識別1.基于自然語言處理技術(shù)，識別用戶查詢中的意圖，理解用戶的查詢需求。2.使用詞語相似度、詞性標注、命名實體識別等技術(shù)，提取查詢中的關(guān)鍵信息，確定用戶的查詢意圖。3.結(jié)合上下文信息、用戶歷史查詢記錄等，對查詢意圖進行進一步分析和уточнить。信息檢索1.基于自然語言處理技術(shù)，檢索相關(guān)信息，滿足用戶查詢需求。2.使用索引技術(shù)、倒排索引、詞頻-反文檔頻率（TF-IDF）等技術(shù)，快速查找相關(guān)信息。3.考慮查詢相關(guān)性、語義相似度、文檔內(nèi)容相關(guān)性等因素，對檢索結(jié)果進行排序和篩選?；谧匀徽Z言處理的查詢多維度分析多回合對話1.基于自然語言處理技術(shù)，支持多回合對話，實現(xiàn)與用戶自然語言交互。2.利用對話歷史記錄，理解用戶查詢的上下文信息，提高查詢的多輪相關(guān)性。3.使用生成式模型、強化學習等技術(shù)，生成高質(zhì)量的對話回復，滿足用戶查詢需求。知識圖譜1.基于自然語言處理技術(shù)，構(gòu)建知識圖譜，存儲和組織大量結(jié)構(gòu)化知識。2.使用本體論、語義網(wǎng)絡等技術(shù)，描述知識圖譜中的實體、屬性和關(guān)系。3.利用推理技術(shù)，從知識圖譜中提取隱含知識，回答復雜查詢。基于自然語言處理的查詢多維度分析語義搜索1.基于自然語言處理技術(shù)，理解查詢的語義，提供相關(guān)信息。2.使用詞義消歧、語義角色標注等技術(shù)，提取查詢中的關(guān)鍵信息，理解查詢的語義。3.基于知識圖譜、詞向量等技術(shù)，擴展查詢，檢索相關(guān)信息。個性化查詢1.基于自然語言處理技術(shù)，分析用戶查詢行為，提供個性化的查詢結(jié)果。2.使用協(xié)同過濾、聚類分析等技術(shù)，挖掘用戶興趣和偏好。3.根據(jù)用戶興趣和偏好，對查詢結(jié)果進行排序和篩選，提供個性化的查詢結(jié)果。情感分析和個性化查詢增強認知計算技術(shù)在查詢中的應用情感分析和個性化查詢增強情感分析1.情感分析是一種利用自然語言處理技術(shù)來識別和提取文本中情感信息的技術(shù)，在查詢中，情感分析可以用于分析用戶查詢中的情感信息，以更好地理解用戶的意圖和需求。2.情感分析可以提高查詢的準確性和相關(guān)性，例如，當用戶查詢產(chǎn)品或服務時，情感分析可以幫助識別用戶對該產(chǎn)品或服務的情感傾向，并根據(jù)用戶的偏好提供更相關(guān)的搜索結(jié)果。3.情感分析可以幫助改善用戶體驗，例如，當用戶在搜索引擎中搜索信息時，情感分析可以幫助識別用戶對搜索結(jié)果的情感反饋，并根據(jù)用戶的反饋改進搜索結(jié)果的質(zhì)量。個性化查詢增強1.個性化查詢增強是一種根據(jù)用戶的個人信息和歷史行為來改進查詢相關(guān)性的技術(shù)，在查詢中，個性化查詢增強可以用于根據(jù)用戶的偏好和興趣提供更相關(guān)的搜索結(jié)果。2.個性化查詢增強可以提高查詢的準確性和相關(guān)性，例如，當用戶查詢產(chǎn)品或服務時，個性化查詢增強可以根據(jù)用戶的過往購買、瀏覽記錄以及個人資料信息等來提供更相關(guān)的搜索結(jié)果。3.個性化查詢增強可以幫助改善用戶體驗，例如，當用戶在搜索引擎中搜索信息時，個性化查詢增強可以根據(jù)用戶的搜索歷史和興趣提供更相關(guān)的搜索結(jié)果，從而減少用戶搜索的時間和精力。認知計算技術(shù)的查詢智能問答認知計算技術(shù)在查詢中的應用#.認知計算技術(shù)的查詢智能問答知識融合與推理：1.認知計算技術(shù)通過知識圖譜將不同領(lǐng)域、不同層次的知識進行有效融合，實現(xiàn)知識的深度聚合與融合。2.利用關(guān)聯(lián)推理、模糊推理、因果推理等多種推理方式，實現(xiàn)知識的有效組織和利用，提高了查詢結(jié)果的準確性和相關(guān)性。3.認知計算技術(shù)還能夠?qū)W習和積累知識，不斷完善知識庫，提高查詢智能問答系統(tǒng)的性能。自然語言處理：1.認知計算技術(shù)利用自然語言處理技術(shù)，能夠理解用戶查詢的意圖和需求，并自動生成相應的查詢語句。2.自然語言處理技術(shù)還能夠進行分詞、詞性標注、句法分析、語義理解等，幫助查詢引擎更好地理解查詢語句的含義。3.通過結(jié)合用戶查詢的歷史數(shù)據(jù)、上下文信息等，認知計算技術(shù)能夠更加準確地理解用戶查詢的意圖，從而提供更加相關(guān)的查詢結(jié)果。#.認知計算技術(shù)的查詢智能問答機器學習與深度學習：1.認知計算技術(shù)利用機器學習和深度學習技術(shù)，能夠從歷史數(shù)據(jù)中自動學習查詢模式，并根據(jù)這些模式對用戶查詢進行分類和預測。2.機器學習和深度學習技術(shù)還能夠發(fā)現(xiàn)查詢與查詢結(jié)果之間的相關(guān)性，并利用這些相關(guān)性來提高查詢結(jié)果的準確性和相關(guān)性。3.通過不斷學習和積累，認知計算技術(shù)能夠不斷提高查詢智能問答系統(tǒng)的性能，并提供更加個性化和智能化的查詢服務。多模態(tài)查詢：1.認知計算技術(shù)支持多模態(tài)查詢，允許用戶通過語音、圖片、視頻等多種方式進行查詢。2.多模態(tài)查詢可以提高查詢的準確性和相關(guān)性，因為不同的模態(tài)可以提供不同的信息和線索。3.通過結(jié)合多種模態(tài)的信息，認知計算技術(shù)能夠更好地理解用戶查詢的意圖和需求，并提供更加相關(guān)的查詢結(jié)果。#.認知計算技術(shù)的查詢智能問答個性化查詢：1.認知計算技術(shù)能夠收集和分析用戶查詢的歷史數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等信息，并基于這些信息為用戶提供個性化的查詢結(jié)果。2.個性化查詢可以提高查詢的準確性和相關(guān)性，因為系統(tǒng)會根據(jù)用戶的興趣和偏好來調(diào)整查詢結(jié)果。3.通過提供個性化的查詢結(jié)果，認知計算技術(shù)能夠提高用戶滿意度，并增加用戶粘性。實時查詢：1.認知計算技術(shù)支持實時查詢，允許用戶隨時隨地獲取最新信息。2.實時查詢對于那些需要及時獲取信息的用戶非常有用，例如新聞記者、金融交易員等。復雜任務上下文語境理解認知計算技術(shù)在查詢中的應用#.復雜任務上下文語境理解復雜的任務上下文語境理解：1.任務上下文語境理解是指，能夠理解任務中涉及的各種對象、屬性和關(guān)系，以及任務執(zhí)行的環(huán)境，從而實現(xiàn)對任務的正確理解和執(zhí)行。2.復雜的任務上下文語境理解需要綜合考慮任務的各種要素，包括任務目標、任務約束條件、任務執(zhí)行的環(huán)境以及任務執(zhí)行的時間順序等，從而構(gòu)建出完整的任務語境模型。3.任務語境模型的構(gòu)建，需要利用各種知識庫、本體庫和規(guī)則庫等知識資源，以及各種自然語言處理技術(shù)和機器學習技術(shù)等。任務目標理解：1.任務目標理解是指，能夠識別任務的目標，并將其分解為多個子目標，從而為任務的執(zhí)行提供指導和方向。2.任務目標理解需要綜合考慮任務的各種要素，包括任務描述、任務背景知識以及任務執(zhí)行的環(huán)境等，從而提取出任務的目標。3.任務目標的提取，需要利用各種自然語言處理技術(shù)和機器學習技術(shù)等。#.復雜任務上下文語境理解任務約束條件理解：1.任務約束條件理解是指，能夠識別任務執(zhí)行過程中可能遇到的各種約束條件，并將其納入任務執(zhí)行計劃中，從而確保任務的順利執(zhí)行。2.任務約束條件理解需要綜合考慮任務的各種要素，包括任務描述、任務背景知識以及任務執(zhí)行的環(huán)境等，從而提取出任務的約束條件。3.任務約束條件的提取，需要利用各種自然語言處理技術(shù)和機器學習技術(shù)等。任務執(zhí)行環(huán)境理解：1.任務執(zhí)行環(huán)境理解是指，能夠識別任務執(zhí)行過程中可能遇到的各種環(huán)境因素，并將其納入任務執(zhí)行計劃中，從而確保任務的順利執(zhí)行。2.任務執(zhí)行環(huán)境理解需要綜合考慮任務的各種要素，包括任務描述、任務背景知識以及任務執(zhí)行的環(huán)境等，從而提取出任務執(zhí)行的環(huán)境因素。3.任務執(zhí)行環(huán)境因素的提取，需要利用各種自然語言處理技術(shù)和機器學習技術(shù)等。#.復雜任務上下文語境理解任務執(zhí)行時間順序理解：1.任務執(zhí)行時間順序理解是指，能夠識別任務執(zhí)行過程中各個子任務的先后順序，并將其納入任務執(zhí)行計劃中，從而確保任務的順利執(zhí)行。2.任務執(zhí)行時間順序理解需要綜合考慮任務的各種要素，包括任務描述、任務背景知識以及任務執(zhí)行的環(huán)境等，從而提取出任務執(zhí)行的時間順序。知識表示和推理的查詢優(yōu)化方法認知計算技術(shù)在查詢中的應用#.知識表示和推理的查詢優(yōu)化方法知識圖譜查詢優(yōu)化：1.知識圖譜查詢優(yōu)化：知識圖譜查詢優(yōu)化旨在提高查詢效率和準確性，包括實體鏈接、關(guān)系推理和查詢重寫等技術(shù)。2.查詢重寫：查詢重寫技術(shù)通過分析查詢意圖，將用戶查詢轉(zhuǎn)換為更有效、更易于處理的查詢，以提高查詢效率和準確性。3.知識圖譜索引：知識圖譜索引技術(shù)通過構(gòu)建知識圖譜的索引結(jié)構(gòu)，可以快速定位相關(guān)的實體和關(guān)系，從而提高查詢效率。實體鏈接：1.實體鏈接：實體鏈接技術(shù)通過識別查詢中的實體并將其與知識圖譜中的實體進行匹配，以獲得更準確的查詢結(jié)果。2.實體消歧：實體消歧技術(shù)通過解決查詢中實體的多義性問題，以提高實體鏈接的準確性，從而提高查詢結(jié)果的質(zhì)量。3.實體識別：實體識別技術(shù)通過識別查詢中的實體，為實體鏈接和實體消歧提供必要的信息，從而提高查詢精度的質(zhì)量。#.知識表示和推理的查詢優(yōu)化方法關(guān)系推理：1.關(guān)系推理：關(guān)系推理技術(shù)通過利用知識圖譜中的關(guān)系信息，推斷出查詢中沒有顯式表達的關(guān)系，以提高查詢結(jié)果的準確性。2.路徑查詢：路徑查詢技術(shù)通過在知識圖譜中查找實體之間的路徑，以回答查詢中涉及的復雜關(guān)系查詢。3.子圖匹配：子圖匹配技術(shù)通過在知識圖譜中查找與查詢子圖匹配的子圖，以回答查詢中涉及的復雜關(guān)系查詢。查詢規(guī)劃：1.查詢規(guī)劃：查詢規(guī)劃技術(shù)通過分析查詢意圖和知識圖譜結(jié)構(gòu)，確定最優(yōu)的查詢執(zhí)行計劃，以提高查詢效率。2.查詢優(yōu)化：查詢優(yōu)化技術(shù)通過重寫查詢、調(diào)整查詢執(zhí)行順序等方法，以提高查詢效率和準確性。3.查詢分解：查詢分解技術(shù)通過將復雜查詢分解為多個子查詢，以提高查詢效率和準確性。#.知識表示和推理的查詢優(yōu)化方法查詢結(jié)果多樣化：1.查詢結(jié)果多樣化：查詢結(jié)果多樣化技術(shù)通過提供多種不同類型的查詢結(jié)果，以滿足用戶對查詢結(jié)果多樣性的需求。2.結(jié)果聚合：結(jié)果聚合技術(shù)通過將查詢結(jié)果進行聚合，以提高查詢結(jié)果的可讀性和可用性。3.結(jié)果排序：結(jié)果排序技術(shù)通過對查詢結(jié)果進行排序，以提高查詢結(jié)果的相關(guān)性和有用性。認知計算技術(shù)在查詢中的應用趨勢：1.知識圖譜查詢優(yōu)化：知識圖譜查詢優(yōu)化技術(shù)將繼續(xù)發(fā)展，以提高查詢效率和準確性，并支持更復雜的查詢。2.查詢結(jié)果多樣化：查詢結(jié)果多樣化技術(shù)將繼續(xù)發(fā)展，以滿足用戶對查詢結(jié)果多樣性的需求，并提供更個性化和相關(guān)的查詢結(jié)果?？缒B(tài)數(shù)據(jù)集成查詢整合認知計算技術(shù)在查詢中的應用跨模態(tài)數(shù)據(jù)集成查詢整合跨模態(tài)數(shù)據(jù)集成的服務端-客戶端解決方案1.基于矢量語義索引的海量視覺多模數(shù)據(jù)集合快速搜索，有效快速地找到符合用戶查詢語義的數(shù)據(jù)項，將其排序并返回給用戶，該過程盡量在服務的端完成。2.融合視覺、文本和手勢等信息的本地交互式多模查詢，在用戶界面端，端-端之間數(shù)據(jù)交互的代價會比較高，對于需要實時交互的查詢?nèi)蝿?，基于本地的小?guī)模數(shù)據(jù)集合開展數(shù)據(jù)查詢顯得十分必要。3.端到端深度自監(jiān)督多模查詢，在端上進行大量的數(shù)據(jù)預訓練，降低了對標注數(shù)據(jù)的強依賴性，而各種預訓練模型所要求的算力是終端設備難以滿足的?；谏疃葘W習的跨模態(tài)數(shù)據(jù)集成查詢1.提出了一種雙向注意力機制，基于文本查詢，找出與該文本語義最相關(guān)的若干張圖像，然后基于這些圖像找回與它們語義相似的文本，該過程一起構(gòu)成了一次雙向的注意力傳播-查詢過程。2.利用聚合注意力模型，對不同模態(tài)數(shù)據(jù)的注意力做聚合，從而獲得一個最終的候選結(jié)果，然后將它與查詢進行匹配，返回相似的結(jié)果給用戶。3.文本、視覺等多模態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)合學習，目標是學習到每個模態(tài)的特征、不同模態(tài)特征的聯(lián)合表示以及它們與文本查詢語義的匹配關(guān)系，并且設計一個訓練任