跨模态信息检索中的人工智能算法优化研究

摘要

跨模态信息检索是指从不同模态（如文本、图像、音频等）的数据中检索相关信息的过程。随着人工智能
技术的进步，跨模态信息检索已经在医疗诊断和智能搜索等诸多领域显示出了极大的潜力。本文对跨模态信息检索
定义及应用场景进行总结，进而对已有的基于深度学习双线性模型以及深度哈希算法进行分析。针对已有技术中存
在的缺陷，提出一种改进的多模态特征融合机制，该机制主要由注意力机制的引入与特征的多尺度融合、自适应学
习率的调整策略与多层次索引结构的构建等组成，能够有效地提高检索精度与效率。