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面向语义一致性与表达多样性的多模态特征学习方法：理论、实践与创新
一、引言
1.1研究背景与动机
随着信息技术的飞速发展，多模态数据如文本、图像、音频、视频等在我们的生活和工作中无处不在。这些数据包含了丰富的信息，为我们理解世界提供了多维度的视角。多模态学习作为一个新兴的研究领域，旨在融合多种模态的数据，以提高机器学习和模式识别的性能。它通过整合来自不同模态的信息，能够更全面地描述和理解现实世界，从而在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域取得了显著的成果。
在多模态学习中，语义一致性和表达多样性是两个至关重要的方面。语义一致性确保不同模态的数据在表达相同语义概念时具有一致性，这有助于
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