[发明专利]面向跨模态数据的语义检索方法

摘要

本发明提供一种面向跨模态数据的语义检索方法，通过在检索学生模型的每一轮训练过程中，基于第一样本对检索教师模型进行当前轮训练，并基于当前轮训练后的检索教师模型对第二样本进行图文匹配，得到第二样本的匹配标签，再基于第二样本的匹配标签对检索学生模型进行当前轮训练，使得检索学生模型在训练过程中可以克服第二样本中的大量噪声带来的干扰；同时通过提供第二样本的匹配标签作为检索学生模型的训练目标，可以将各个第二样本中包含的多对多关系传达给检索学生模型，使得检索学生模型可以学习到上述多对多的关联关系，从而给出更优的跨模态检索结果，提升了检索学生模型在复杂的网络数据中的跨模态检索精度。