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綜合理解視頻內容和文本語義在很多領域都有著廣泛的硏究。早期的研究主要是將文本-視頻映射到一個公共向量空間，然而這種方法所面臨的一個問題是大規模文本-視頻數據集不足。由于視頻數據存在較大的信息冗余，直接通過3D網紿提取整個視頻特征會使網絡參數較多且實時性較差，不利于執行視頻任務。為了解決上述問題，文中通過良好的聚類網絡聚合視頻局部特征，并可以同時利用圖像和視頻數據訓練網絡模型，有效地解決了視頻模態缺失問題，冋時對比了人臉模態對召任務的影響。在聚類網絡中加入了注意力機制，使得網絡更加關注與文本語義強相關的模態，從而提高了文本-視頻的相似度值，更有利于提高模型的準確率。實驗數據表明，基于聚類網絡的文本-視頻特征學習可以很好地將文本-視頻映射到一個公向量空間，使具有相近語乂的文本和視頻距離較近，而不相近的文本和視頻距離較遠。在MPI和 MSR-VTT數據集上，基于本視頻召回任務來測評模型的性能，相比其他模型，所提模型在兩個數據集上進行精度均有提升。實驗數據表明，基于聚網絡的文本-特征學習可以很好地將文本-視頻映射到一個公共向量空間，從而用于文本-視頻召回任務。
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