多模態(tài)特征融合方法是當(dāng)前機器學(xué)習(xí)和模式識別領(lǐng)域的熱點研究方向之一。它指的是將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)如文本、圖像、語音等進行特征提取，然后采用適當(dāng)?shù)牟呗詫⑦@些異構(gòu)特征有效融合，以增強模型的表達能力和預(yù)測性能。多模態(tài)特征融合可采用特征級聯(lián)合、決策級聯(lián)合等方式。特征級聯(lián)合是先提取各模態(tài)特征，然后拼接成新特征；決策級聯(lián)合是每個模態(tài)單獨訓(xùn)練然后元層集成。此外，還可考慮采用注意力機制、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)信息的互補性，克服單一模態(tài)的限制，增強模型的魯棒性。同時，模態(tài)特征的關(guān)聯(lián)建模也是模擬人腦認知的重要途徑。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)缺失和不對稱等。未來可從異構(gòu)特征轉(zhuǎn)換、跨模態(tài)匹配、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等方面進行探索，以進一步提升多模態(tài)模型的智能表達和理解能力。