综述：用于跨模态信息检索的高级深度学习框架：技术、挑战与未来方向的全面综述

《Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery》：Advanced Deep Learning Frameworks for Cross-Modal Information Retrieval: A Comprehensive Review of Techniques, Challenges, and Future Directions

跨模态信息检索（CMIR）研究聚焦于多模态数据高效检索，深度学习框架（CNN、RNN、Transformer、GANs）显著提升语义对齐与检索精度，探讨模态失衡、跨表示等挑战及多模型、生成式AI、预训练大模型等趋势。

　　

摘要

跨模态信息检索（CMIR）已成为一个关键的研究领域，它能够高效地从多种模态的数据中进行检索。随着多模态数据的产生，先进的深度学习框架在将异构数据表示对齐并映射到统一潜在空间方面展现出了巨大的潜力。本文综述了先进深度学习技术在CMIR领域的革命性进展，重点介绍了关键的创新点、方法论以及面临的挑战，特别是那些利用卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、Transformer和生成对抗网络（GANs）等架构来提升语义对齐性和检索准确性的智能框架。同时，文章还讨论了诸如模态差异、数据不平衡、跨模态表示以及与其他模态的互操作性等问题，并通过综合近期进展和识别研究空白，探讨了多模型、生成式AI、自编码器以及大规模预训练模型等新兴趋势。本文旨在为未来智能CMIR系统的研究奠定基础；研究结果强调了先进深度学习框架在满足对准确且可扩展的CMIR解决方案日益增长的需求方面的变革性作用。

本文属于以下类别：

• 数据与知识的基本概念 > 知识表示
• 技术 > 数据预处理
• 技术 > 机器学习

图形摘要

本文探讨了用于CMIR的尖端深度学习框架，重点介绍了当前的技术、集成挑战以及未来的研究方向，这些方向旨在弥合图像、文本和音频数据表示之间的语义差距，从而改进理解和检索过程。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

本研究支持的数据可应合理请求向相应作者索取。

参考文献

• Chandrasekaran, G., T. N. Nguyen, 和 D. J. Hemanth. 2021. “社交媒体应用的多模态情感分析：综述。” Wiley跨学科评论：数据挖掘与知识发现 11, 第 5 期：e1415。
  10.1002/widm.1415

  Web of Science?Google Scholar
• Yu, C., K. Li, Y. Zhang 等. 2021. “基于机器学习的变星天文源光曲线分析研究。” Wiley跨学科评论：数据挖掘与知识发现 11, 第 5 期：e1425。
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