本文介绍了一种基于树增强跨模态编码的方法，以提高视频检索性能。通过双编码器和跨注意力变压器，结合视觉与文本特征，提升了检索的准确性和可扩展性。此外，研究提出了全局-局部对齐方法和HiSE模型，优化了文本到视频的检索任务，实验结果在多个基准测试中表现优越。

该文综述多模态视频检索与问答研究，提出Tree-augmented跨模态编码、蕴含树数据集、无监督多模态逻辑推断、IRGR检索生成框架、视频对话生成、多模态Transformer检索、MERLOT自监督学习、时域金字塔变换器及强化学习RLET等方法，并通过多任务学习在TVQA上取得最优效果。