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SemCORE: A Semantic-Enhanced Generative Cross-Modal Retrieval Framework
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内容提要
本研究提出了一种新的生成式跨模态检索框架SemCORE，解决了现有方法在语义信息方面的不足。通过结构化自然语言标识符和生成语义验证策略，SemCORE提升了语义理解能力，并在多个数据集上显著提高了检索性能。
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关键要点
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本研究提出了一种新的生成式跨模态检索框架SemCORE。
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SemCORE解决了现有方法在语义信息方面的不足。
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框架通过结构化自然语言标识符(SID)提升语义理解能力。
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引入生成语义验证(GSV)策略进一步增强检索性能。
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SemCORE在多个基准数据集上显著提高了检索性能。
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