跨媒体智能

跨媒体智能是一门融合了计算机视觉、自然语言处理和机器学习等多个领域的交叉学科，它代表了智能信息处理技术的前沿方向，对于推动人工智能的发展具有重要意义。本书是是一本全面介绍跨媒体智能理论、技术与应用的教材，旨在为读者提供一个系统、深入的学习路径。全书共7章，大致分为3个部分: 第一部分（第1-2章）为基础理论篇，全面阐述了跨媒体智能的基本概念、发展历程、研究背景和统一表示方法。第二部分（第3-6章）为应用技术篇，详细介绍了跨媒体智能在检索、图像视频语义生成、文本生成图像和视觉问答等领域的具体应用，通过丰富的案例和实际应用，展示了跨媒体智能技术的关键技术和方法。第三部分（第7章）为挑战与展望篇，探讨了跨媒体智能领域面临的技术挑战、应用前景及未来发展，为读者揭示了跨媒体智能在人工智能领域的重要地位及其未来发展方向。\\\"

宋丹丹，北京理工大学计算机学院长聘教授，博士生导师。分别于2004年和2009年在清华大学计算机系获得学士和博士学位，2015年-2016年斯坦福大学访问学者。国家级青年人才、北京市青年英才、微软铸星计划学者，北京理工大学优秀青年教师。担任人工智能教学研究中心主任、中国自动化学会智能自动化专业委员会副主任等。主要研究人工智能、自然语言处理、知识挖掘、信息检索等方向，相关研究成果发表在Nature子刊、ACL、SIGIR、IJCAI、AAAI等顶级期刊与会议。指导学生在国际信息检索大会竞赛取得三项国际第一。

第1章 跨媒体智能概述 1.1 跨媒体智能的研究背景 1.2 跨媒体智能的概念与定义 1.3 跨媒体智能的研究概况 1.3.1 跨媒体智能的发展历史 1.3.2 跨媒体智能面临的挑战 1.4 跨媒体智能的应用场景 1.5 本章小结 1.6 参考文献 第2章 跨媒体信息统一表示 2.1 跨媒体信息统一表示理论介绍 2.1.1 背景与意义 2.1.2 媒体信息分类与单一媒体表示 2.1.3 跨媒体信息表示面临的挑战 2.2 联合表征方法 2.2.1 联合表征的形式化定义 2.2.2 基于概率图模型的方法 2.2.3 基于深度学习的方法 2.2.4 基于预训练模型的方法 2.2.5 其他方法 2.3 协同表征方法 2.3.1 协同表征的形式化定义 2.3.2 基于相似度的协同表征方法 2.3.3 基于结构化的协同表征方法 2.4 基于大语言模型的表征方法 2.4.1 常见架构 2.4.2 多模态预训练技术 2.4.3 经典模型 2.5 本章小结 2.6 参考文献 第3章 跨媒体检索 3.1 跨媒体检索的任务概述 3.1.1 研究背景与意义 3.1.2 研究内容 3.1.3 技术发展现状 3.2 跨媒体检索模型 3.2.1 基于公共空间映射的模型 3.2.2 基于度量异构数据的模型 3.3 跨媒体检索任务评测 3.3.1 常用数据集概述 3.3.2 跨媒体检索评价指标 3.4 本章小结 3.5 参考文献 3.6 相关链接 第4章 图像视频语义生成 4.1 图像视频语义生成任务概述 4.1.1 研究背景与意义 4.1.2 研究内容 4.1.3 技术发展现状 4.2 图像语义生成模型