《表1 各指标比较结果：基于依存关系注意力增强的跨模态检索研究》

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《基于依存关系注意力增强的跨模态检索研究》

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本文分别使用4种算法与所提算法VSDA进行实验对比，其中“CCA”是典型相关分析算法，是一种经典的无监督关联学习方法，通过最大化不同模态间在投影子空间的相关性实现匹配。“SCM”是语义关联匹配方法，基于CCA方法学习子空间映射，再基于多标签的逻辑回归方法学习不同模态间的语义匹配。“KC-CA”是一种将核函数思想引入CCA进行高维映射的方法。“DCCA”是基于典型相关分析理论的深度网络改进模型。结果如表1所示。