软件学报

作者：曹建军，聂子博，郑奇斌，吕国俊，曾志贤

单位：曹建军，国防科技大学 第六十三研究所, 江苏 南京 21000711,聂子博，国防科技大学 第六十三研究所, 江苏 南京 21000702,郑奇斌，中国人民解放军陆军工程大学 指挥控制工程学院, 江苏 南京 21000703,吕国俊，中国人民解放军陆军工程大学 指挥控制工程学院, 江苏 南京 21000704,曾志贤，国防科技大学 第六十三研究所, 江苏 南京 21000705

关键词：实体分辨;跨模态数据处理;深度学习;相似性度量

基金：国家自然科学基金(61371196); 中国博士后科学基金(2015M582832); 国家科技重大专项(2015ZX01040201-003)

实体分辨广泛地存在于数据质量控制、信息检索、数据集成等数据任务中. 传统的实体分辨主要面向关系型数据, 而随着大数据技术的发展, 文本、图像等模态不同的数据大量涌现催生了跨模态数据应用需求, 将跨模态数据实体分辨提升为大数据处理和分析的基础问题之一. 对跨模态实体分辨问题的研究进展进行回顾, 首先介绍问题的定义、评价指标; 然后, 以模态内关系的保持和模态间关系的建立为主线, 对现有研究进行总结和梳理; 并且, 通过在多个公开数据集上对常用方法进行测试, 对出现差异的原因和进行分析; 最后, 总结当前研究仍然存在的问题, 并依据这些问题给出未来可能的研究方向.

来源：2023年第12期

《软件学报》期刊编辑部

查看软件学报杂志2023年第12期