多模态中的query特征

在多模态学习中，query是指用于检索和匹配的输入，通常是一个问题、一个图像或一个视频等等。在一些任务中，query本身可以被视为一种特征，也就是query特征。

query特征通常由不同模态的特征融合而成，以获得更丰富、更全面的信息。比如在视觉问答（Visual Question Answering，简称VQA）任务中，query通常是由图像特征和问题特征融合而成的。在文本检索任务中，query通常是由查询语句的文本特征构成的。

query特征通常需要经过预处理和向量化处理，以便于计算相似度和检索匹配。例如，对于VQA任务中的query，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）等模型对图像和问题分别进行特征提取，然后将它们融合成一个向量表示。在文本检索任务中，可以使用词袋模型或者词嵌入模型将查询语句表示为向量。

需要注意的是，在不同的多模态任务中，query特征的构成方式和表示方法可能会有所不同。