为多模态搜索实现查询扩展涉及通过整合来自多种数据类型（文本、图像、音频等）的信息来增强用户的原始查询，从而改进搜索结果。 目标是通过添加来自其他模态的上下文相关术语或特征来解决单模态查询的局限性。 例如，使用“红色连衣裙”图像进行搜索的用户可能会受益于扩展的文本术语（如“猩红色晚礼服”）或元数据（如“正式服装”），这些术语或元数据来自分析图像的视觉特征。 这种方法需要结合来自自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和音频分析的技术来生成和合并补充数据。
首先，确定每种模态的扩展来源。 对于文本查询，使用同义词库（如 WordNet）、实体识别或嵌入（例如，BERT）来添加语义相关的术语。 对于图像，提取视觉特征（使用 CNN 或 ViT）或生成文本标题（通过 CLIP 等模型）以创建描述性关键词。 音频输入可以转录为文本（使用 Whisper），然后以类似的方式扩展。 例如，语音查询“查找像这样的歌曲”可以被转录，然后使用从音频中提取的流派标签或节奏描述符进行扩展。 像 CLIP 或 ALIGN 这样的跨模态检索模型可以将不同的模态映射到共享的嵌入空间中，从而允许您自动查找图像和相关文本术语之间的关联。
接下来，组合跨模态的扩展术语。 一种方法是使用加权融合策略：为来自最自信模态的术语分配更高的权重（例如，如果图像的标题非常准确），或根据用户意图平衡贡献。 例如，混合搜索系统可能会使用 Elasticsearch 进行文本扩展，并使用 FAISS 进行基于向量的图像检索，并使用评分函数合并结果。 为了避免过度扩展，应用过滤器，如术语频率阈值或语义相似性检查。 使用 recall@k 或用户反馈等指标进行测试有助于优化精度和多样性之间的平衡。 例如，使用“车辆”、“汽车”和“轿车”扩展“汽车”图像查询可以提高覆盖率，而不会引入“卡车”等不相关的术语（如果扩展模型已正确校准）。 迭代地调整这些组件可确保系统适应实际使用模式。