多模態(tài)特征融合方法是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向之一。它指的是將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)如文本、圖像、語(yǔ)音等進(jìn)行特征提取，然后采用適當(dāng)?shù)牟呗詫⑦@些異構(gòu)特征有效融合，以增強(qiáng)模型的表達(dá)能力和預(yù)測(cè)性能。多模態(tài)特征融合可采用特征級(jí)聯(lián)合、決策級(jí)聯(lián)合等方式。特征級(jí)聯(lián)合是先提取各模態(tài)特征，然后拼接成新特征；決策級(jí)聯(lián)合是每個(gè)模態(tài)單獨(dú)訓(xùn)練然后元層集成。此外，還可考慮采用注意力機(jī)制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等手段建模特征之間的相關(guān)性。多模態(tài)特征融合方法研究具有重要意義。它可以充分利用不同模態(tài)信息的互補(bǔ)性，克服單一模態(tài)的限制，增強(qiáng)模型的魯棒性。同時(shí)，模態(tài)特征的關(guān)聯(lián)建模也是模擬人腦認(rèn)知的重要途徑。當(dāng)前研究仍面臨一些難題，如異質(zhì)特征不易融合、模態(tài)缺失和不對(duì)稱(chēng)等。未來(lái)可從異構(gòu)特征轉(zhuǎn)換、跨模態(tài)匹配、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等方面進(jìn)行探索，以進(jìn)一步提升多模態(tài)模型的智能表達(dá)和理解能力。