（1）基于图像检索的模型和算法，利用附件 2 中“word_test.csv”文件的文本信息， 对附件 2 的 ImageData 文件夹的图像进行图像检索，并罗列检索相似度较高的前五张图像，将结果存放在“result1.csv”文件中（模板文件详见附件4的result1.csv）。其中，ImageData文件夹中的图像 ID 详见附件 2 的“image_data.csv”文件。（完整附件见文末）
建立的“多模态特征融合的图像文本检索”模型。
1.数据加载与预处理：
通过读取CSV文件，加载图像数据集和对应的文本描述。
设置图像文件夹的路径，用于加载图像文件。
2.特征提取：
使用预训练的VGG16模型提取图像特征。VGG16是一个常用的深度学习模型，在ImageNet数据集上进行了训练，可提取图像的高级语义特征。
利用预训练的Word2Vec模型提取文本特征。Word2Vec是一个常用的词向量模型，可以将文本转换为密集向量表示，捕捉词语之间的语义关系。
3.特征融合：
将提取的图像特征和文本特征拼接在一起，形成多模态特征表示。
在这个示例中，使用了简单的拼接方式，将图像特征和文本特征直接连接在一起作为模型的输入。
4.模型训练与测试：
将数据集划分为训练集和测试集，使用划分后的数据训练多模态特征融合模型。
在这个示例中，使用了支持向量机（SVM）作为分类器，并在训练过程中加入了PCA降维处理以减少特征维度。
图像特征提取：
使用预训练的深度学习模型（如VGG、ResNet、Inception等）来提取图像的特征。这些模型在大规模图像数据集上进行了训练，并能够捕获图像的高级语义信息。
从每个图像中提取出的特征应该是一个固定长度的向量，表示图像的语义信息。
文本特征提取：
对文本数据进行处理，可以使用词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT等）来将文本转换为向量表示。
对于每个文本，可以通过将词向量进行平均或加权平均来得到整个文本的向量表示。
特征融合：
将图像特征和文本特征进行融合，形成多模态特征表示。融合可以采用简单的拼接、加权平均等方式。
融合后的特征向量将包含图像和文本的语义信息，有助于更好地表示多模态数据。
相似度计算：
使用合适的相似度计算方法（如余弦相似度、欧氏距离等），计算图像与文本之间的相似度。相似度计算时应该基于融合后的特征向量。
相似度的计算可以使用最近邻算法（如k近邻）、基于距离的方法等。
（2）基于文本检索的模型和算法，利用附件 3 中“image_test.csv”文件提及的图像ID，对附件 3 的“word_data.csv”文件进行文本检索，并罗列检索相似度较高的前五条文本，将结果存放在“result2.csv”文件中（模板文件见附件 4 的 result2.csv）。其中，“image_test.csv”文件提及的图像 id，对应的图像数据可在附件 3 的 ImageData 文件夹中获取（完整附件见文末）
1.文本特征提取：
对附件3中的文本数据进行特征提取。可以使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe等）将文本转换为向量表示，也可以使用文本嵌入技术（如BERT、ELMo等）获取文本的高级语义特征。
2.图像特征提取：
从附件3的ImageData文件夹中加载与图像ID对应的图像数据。然后，使用图像处理技术（如深度学习模型）提取图像的特征表示。
3.特征融合：
将文本特征和图像特征进行融合，形成多模态特征表示。可以简单地将两者连接在一起，也可以通过某些模型（如多层感知器、注意力机制等）进行融合。
4.相似度计算：
使用合适的相似度计算方法（如余弦相似度、欧氏距离等）来衡量图像与文本之间的相似度。较高的相似度表明图像与文本之间的语义关联性更强。
5.结果展示：
将相似度较高的前五条文本列出，并将结果存储在指定的CSV文件中，以便后续提交。每个图像ID都会有与之相关的文本ID列表。
附件：
