跨模态检索研究综述简介跨模态检索是信息检索领域的重要研究方向，旨在实现不同模态数据（如文本、图像、音频、视频等）之间的相互检索。随着多媒体数据的爆炸式增长，跨模态检索技术的研究与应用变得尤为重要。本文综述了跨模态检索的研究现状、关键技术及未来发展趋势。首先介绍了跨模态检索的基本概念、研究背景及其应用场景；其次详细分析了跨模态检索的核心技术，包括特征表示、模态对齐、相似性度量以及深度学习方法；然后总结了当前研究中的主要挑战，如模态鸿沟、语义鸿沟和计算效率问题；最后展望了跨模态检索的未来发展方向，包括多模态融合、弱监督学习以及跨模态生成等新兴技术。本综述旨在为相关领域的研究者提供系统的参考，推动跨模态检索技术的进一步发展。
