该研究使用卷积神经网络提取特征描述进行文本匹配，以解决不同个体写作的手写文本相似性预测问题。

May, 2016

本篇研究提出了一种卷积神经网络模型来匹配两个句子，并应用于不同语言和不同性质的匹配任务中，实验证明该模型表现出了良好的性能和比竞争模型更优的结果。

Mar, 2015

利用创新的跨模态关注机制和分层特征融合策略，将深度神经网络的高级抽象表示能力与自然语言处理模型的文本语义理解优势相结合，以实现图像和文本之间的深度融合和双向交互的多模态深度学习架构。实验证明，与现有的图像和文本匹配模型相比，优化后的新模型在一系列基准数据集上表现出显著的性能提升，并且在面对以前未见过的复杂情况时也能保持较高的匹配性能。

Jun, 2024

本研究将词汇级别的比较和聚合作为一个一般的框架，以解决在 NLP 任务中，如机器理解、答案选择和文本蕴含等方面的序列匹配问题，并使用卷积神经网络来执行该框架。研究结果表明，某些基于逐元素操作的简单比较功能可以比标准神经网络和神经张量网络表现更佳。

Nov, 2016

本文研究了两种神经网络结构用于学习图像和语言之间的相似性，其中一种网络结构学习了一个共享的潜在嵌入空间，另一种网络结构通过元素乘积将两个数据模态融合，并且实现了对于句子和图像的双向检索，取得了良好的结果。

Apr, 2017

本论文提出了多模态卷积神经网络 (m-CNNs)，用于匹配图像和句子。该网络结构采用卷积架构来利用图像表示、单词组合和两种模态之间的匹配关系。实验结果表明，我们的 m-CNNs 可以有效地捕捉图像和句子匹配所需的信息，并在 Flickr30K 和 Microsoft COCO 数据库的双向图像和句子检索上取得了最先进的性能。

Apr, 2015

该研究旨在解决文档中的文本识别的泛化和灵活性问题。该研究提出了一种新模型，通过利用语言中字符的重复性，将文本识别转化为形状匹配问题，从而实现了外观的泛化和分类的灵活性。该模型可以解决传统架构无法解决的挑战，并在不同字母表的合成和真实数据集上进行了评估，得到了显著的改进。

Sep, 2020

我们提出了一个新的框架，使用基于排名的张量融合来显式学习准确的图像文本相似度函数，通过通用的跨模态重新排序方案实现了模型效果和模型复杂性之间的平衡，从而达到了优秀的匹配性能。

Aug, 2019

本研究提出了一种基于图的文本建模方法和双向神经网络模型，用于跨模态信息检索，结合卷积神经网络和 Graph Convolutional Network，通过相似度度量，并采用成对相似度损失函数训练模型，在准确率提升了 17％的前提下，成为了最先进的方法。

Feb, 2018

本文提出一种新颖的循环神经网络（循环 RNN），通过递归地查看两个图像的特定 / 相关部分并在最终迭代中输出综合匹配分数，从而聚合两个输入图像的关系信息。在几个图像匹配基准测试中进行的大量实验证明了所提出方法的巨大潜力。

Jun, 2017