深度学习赋能下的视频-文本跨模态搜索：技术、挑战与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

在大数据时代，随着互联网技术的飞速发展，视频与文本数据呈爆炸式增长。从各类视频平台上用户生成的海量视频，到新闻媒体、学术文献等领域中不断涌现的文本内容，这些数据蕴含着丰富的信息，成为了人们获取知识、娱乐和进行决策的重要来源。然而，面对如此庞大的数据量，如何高效地检索到所需信息成为了亟待解决的问题。传统的单模态检索方式，如仅基于文本关键词的文本检索或仅基于视觉特征的视频检索，已无法满足用户日益增长的多元化和精准化的检索需求。

跨模态检索技术的出现为解决这一问题提供了新的思路。视频-文本跨模态搜索作为