跨模态对齐推荐模型

医学文献检索更准

通过跨模态对比学习对齐医学出版物图文特征，并利用用户侧跨模态交叉注意力充分捕捉阅读偏好，实现不同模态语义鸿沟的有效缓解。

Ding, Hao · Zhonghua, Xia · 朱卫未

Information Processing and Management 2025

技术优势

指标全面优于基线

在医学出版物数据集上对比最新多模态基线，各项评估指标普遍更好。

对齐效果强

实验证明所提模型具备很强的跨模态信息特征融合能力，能有效缓解模态间语义鸿沟。

应用场景

• 医学文献推荐系统：提升医学文献推荐准确率，缓解图文模态间语义鸿沟。
• 跨模态信息检索：通过跨模态语义对齐增强医学出版物图文检索效果。